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(fā)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(fā)者大量收集，出現(xiàn)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(tài)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(wǎng)絡進行分類，接著根據(jù)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(jīng)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(shù)據(jù)時代，保障個人信息安全建設。
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