| 涉及隱私侵占類APP識別與分類方法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>589 K | |
| 標簽： 多標簽文本分類 特征提取 行為特征 | |
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| 文檔介紹： 隨著信息基礎建設的發展和移動應用的普及，用戶個人信息在使用過程中被應用開發者大量收集，出現了對個人信息的非法泄露和使用問題，嚴重威脅到了個人信息安全。為了更加高效準確地識別是否存在侵占隱私行為及對應APP類別，提出了一種基于多模態特征的多策略組合的識別算法。首先，該算法采用Word2vec的方法來完成APP相關文本的詞匯層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入CNN網絡進行分類，接著根據文本分類的結果和多種行為特征集合生成應用程序特征向量，最后結合多種不同的基分類器，采用硬投票的方式預測侵占隱私行為。實驗結果表明，經過訓練的模型在驗證集上的分類結果F1值最高可達91%，該方法可以有效地對侵占隱私類APP進行識別及分類，有助于在大數據時代，保障個人信息安全建設。 | |
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