With the popularization of mobile devices including intelligent devices and wearable devices, and the wide use of personalized context awareness services, context privacy has caused wide public concern. However, current research of privacy protection has lacked comprehensive and efficient protection method, as well as a privacy model which matched with context privacy, resulting in ineffective protection of customers’ context privacy. To overcome these difficulties, the project would study in deep in theory and method for context privacy protection of mobile devices..Firstly, the project would combine with context awareness method to build a personalized privacy model to fit in the feature of releasing context data. Secondly, the project would measure context privacy action according to software design of mobile devices, in case of unconscious context privacy data leak. Thirdly, the project would design a dynamic balance method, which balances QoS with privacy protection according to personalized services, to avoid unnecessary leak of context privacy. Fourthly, the project would design a real-time release decision method, according to design of context privacy real-time feature. Lastly, we would implement a context privacy protection prototype system on Android terminal, to verify correctness and applicability of the proposed method..The research findings would build a solid theory fundamental of context privacy protection on mobile devices, create a set of context privacy protection methods, and promote the development of context privacy protection technology.
随着移动智能设备和可穿戴设备等移动终端的普及和个性化情境感知服务的广泛使用,情境隐私问题日渐凸显。然而,当前隐私保护研究中缺乏与情境隐私相匹配的隐私模型,也缺乏全面、高效的保护方法,因此不能有效地保护用户的情境隐私。本项目针对这一现状,拟深入研究面向移动终端的情境隐私保护理论与方法。.首先,本项目将结合情境感知方法建立个性化隐私模型,以适应情境数据发布的特征。其次,针对移动终端上的软件设计度量其情境隐私相关行为的方法,防止情境隐私不自觉的泄露;再次,针对个性化服务设计服务质量与隐私保护的动态平衡方法,防止情境隐私不必要的泄露;然后,针对情境隐私实时性的需求设计在线释放决策方法。最后,将实现基于Android终端的情境隐私保护原型系统,验证本项目提出的方法的正确性与实用性。.本项目的研究成果将为面向移动终端的情境隐私保护建立坚实的理论基础,创新情境隐私保护的方法,促进情境隐私保护技术的发展。
随着移动智能设备的普及和个性化情境感知服务的广泛使用,情境隐私问题日渐凸显。然而,当前隐私保护研究中缺乏与情境隐私相匹配的隐私模型,也缺乏全面、高效的保护方法,因此不能有效地保护用户的情境隐私。本项目针对这一现状,深入研究面向移动终端的情境隐私保护理论与方法。.首先,本项目结合情境感知方法建立个性化隐私模型,设计了基于语义感知的Android应用隐私风险评估框架。该框架突破了传统的隐私二分类(侵害/不侵害)方法,利用模糊综合评估方法对隐私风险进行定性和定量分析,不仅可以得到隐私风险等级,而且可以计算出具体的隐私风险得分。这一研究内容对科学地评估隐私风险提供了新的方法。.其次,本项目对移动终端上的勒索软件进行了分析,设计了勒索软件特征分析和实时检测方法。与传统恶意软件检测方法不同,该方法从用户使用移动应用的情境出发,提取出不符合使用情境的勒索软件特征,如锁屏行为、加密行为等,对Android系统勒索软件实时检测。这一研究内容对基于情境的恶意软件检测提供了新的方法。.再次,本项目对Android系统采用的移动广告框架进行了研究,设计了能够获取用户隐私的移动广告漏洞攻击技术,并提出了相应的防御措施。该技术与现有在Android设备上植入恶意软件的攻击不同,它通过拦截广告流量实现攻击,更难被检测或防御,实验表明这一技术能影响大量含有移动广告的应用。这一研究内容揭示了新的移动终端隐私泄露攻击面,并提供了新的隐私保护方法。.最后,本项目对移动终端隐私数据安全访问展开研究,设计了基于环境感知的可组合多维度统一身份认证平台。与基于预先确定的固定秘密信息的传统认证方法不同,该平台利用环境信息的时空变化特性区分合法用户和非法用户,这些环境信息代表了用户访问数据的情境,攻击者难以模仿。这一研究内容为隐私数据访问控制提供了新的方法。.本项目的研究成果为面向移动终端的情境隐私保护建立了坚实的理论基础,创新了情境隐私保护的方法,促进了情境隐私保护技术的发展。
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数据更新时间:2023-05-31
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