【摘 要】
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为了保护Android移动设备,Google开发了权限系统来实现安全机制。然而,往往存在虚假申请和过量申请的情况,导致权限与功能不匹配的问题,给用户带来潜在风险。为了解决上述问
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为了保护Android移动设备,Google开发了权限系统来实现安全机制。然而,往往存在虚假申请和过量申请的情况,导致权限与功能不匹配的问题,给用户带来潜在风险。为了解决上述问题,本文利用Google Play上大量真实App数据,分析功能与权限关系,提出一种App风险评估的方法。将Latent Dirichlet Allocation(LDA)和协同过滤相结合,利用基于偏度的两阶段过滤策略挖掘App的功能与权限关系,构建App功能与权限的映射模型,为给定App推荐合理的权限配置。更进一步,通过恶意App和流行App的推荐权限配置的差异来设计风险评估模型,识别给定App权限申请的风险,从而对该App进行风险评估。利用来自Google Play的23000多个真实App进行实验,结果表明本文方法能有效地识别风险权限和风险App.综上所述,本文提出了一种基于权限和功能关系分析的风险评估方法。一方面规范Android应用开发者的权限申请;另一方面,在用户安装应用程序时,可实时为用户推荐合理的权限配置,降低权限滥用的风险。
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