本文選題：數(shù)據(jù)安全 + Android應(yīng)用�。� 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年11期

【摘要】：圍繞移動應(yīng)用程序的用戶行為意圖分析,結(jié)合后臺應(yīng)用程序接口(application program interface,API)調(diào)用和前臺應(yīng)用圖形用戶界面(graphic user interface,GUI)狀態(tài),該文提出一種在移動應(yīng)用(App)運行時產(chǎn)生的多元時間序列數(shù)據(jù)上識別應(yīng)用行為模式的方法,給出一個包括Android應(yīng)用程序靜態(tài)預(yù)處理、動態(tài)監(jiān)控運行和行為意圖推測3階段的不良應(yīng)用程序用戶行為推測框架。介紹了基于Android平臺API調(diào)用分析的應(yīng)用行為意圖動態(tài)推測系統(tǒng)原型實現(xiàn)技術(shù),選取代表性應(yīng)用案例驗證了該文提出的不良行為模式識別算法的有效性,并通過實際應(yīng)用剖析了基于API調(diào)用分析推測用戶行為的實用性。
[Abstract]:Around user behavior intent analysis of mobile applications, combining application program interface API invocation with foreground application graphical user interface (GUI) status, In this paper, a method of identifying application behavior patterns on multiple time series data generated by mobile application App-run is presented, and a static preprocessing method for Android applications is given. Dynamic monitoring of running and behavioral intent speculating 3 stages of bad application user behavior speculation framework. This paper introduces the prototype implementation technology of the application behavior intention dynamic inference system based on the Android platform API call analysis, and selects the representative application cases to verify the effectiveness of the proposed bad behavior pattern recognition algorithm. The practicability of predicting user behavior based on API call analysis is analyzed through practical application.
【作者單位】： 清華大學(xué)軟件學(xué)院;中國信息安全測評中心;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃(2016YFB0800901)
【分類號】：TP309;TP316

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本文編號：1998045