涉及隱私侵占類APP識別與分類方法研究
所屬分類：技術(shù)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(chǔ)建設(shè)的發(fā)展和移動應(yīng)用的普及，用戶個人信息在使用過程中被應(yīng)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(yīng)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(guān)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(luò)進行分類,，接著根據(jù)文本分類的結(jié)果和多種行為特征集合生成應(yīng)用程序特征向量，最后結(jié)合多種不同的基分類器,，采用硬投票的方式預(yù)測侵占隱私行為,。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過訓練的模型在驗證集上的分類結(jié)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(shè),。
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