在大数据时代,用户的个人隐私数据拥有巨大的经济价值,相关的安全问题也愈发严重,各国组织纷纷出台相应的个人隐私保护政策。为了不违反隐私法规,企业需要进行数据合规的工作。数据合规最首要的任务便是对软件程序中隐私数据的定位以及泄露风险分析,使得自动化的隐私数据泄漏检测技术成为企业组织当前关心的重点。当前隐私泄露风险检测技术的实现多重点关注于泄露位置的检测,但一般不关注数据是否已经经过匿名化处理,对已经脱敏的数据也可能误报泄露风险,导致增加了数据合规的工作量以及维护的成本。本文旨在提供准确完整的隐私数据分布结果,提高匿名化隐私数据的检测能力,降低传统方法对隐私数据泄露风险的误报率。本文利用污点分析、程序图表示技术和机器学习分类模型为开发或安全工程师提供更准确的程序隐私数据泄露风险检测服务,进而减轻数据合规的工作量,保证软件系统对隐私数据的全方位监控与保护。本文由此提出了一种隐私数据泄露风险分析的方法（Private Data Leak Analysis,PDLA）,该方法首先基于污点分析技术得到外部输入的用户隐私相关数据变量在项目程序中的传播路径;其次通过隐私数据变量传播路径中的函数调用提取出可能为加密函数的候选函数集合;随后针对候选函数,利用程序表示学习技术提取函数特征并结合图核函数生成函数的特征向量;其后利用机器学习分类模型对候选函数进行分类识别,以提升对隐私数据泄露风险评估的准确性,生成最终的扫描检测结果。本文基于所提方法设计并实现了一个面向Java Web项目的隐私数据泄露风险检测系统,该系统使用Spring Boot、Django、Soot、React等技术与架构完成系统的实现。实验表明,本系统在牺牲较少召回率的情况下,其准确率可以达到88%以上,与传统隐私风险检测工具Find Security Bugs相比,本系统将误报率减少20%。综上,本文系统能够提供全面的隐私数据分布并给出更准确的风险检测结果,从而节约维护成本,提高数据合规工作效率。