Android設(shè)備指紋識別技術(shù)的研究與實現(xiàn)
本文關(guān)鍵詞:Android設(shè)備指紋識別技術(shù)的研究與實現(xiàn)
更多相關(guān)文章: Android系統(tǒng) 智能終端識別 隱性標(biāo)識符 特征選擇 指紋攻擊
【摘要】:目前,智能終端呈現(xiàn)普及化趨勢,其中Android系統(tǒng)尤其占據(jù)了主導(dǎo)地位。在其發(fā)展過程中,如何從終端設(shè)備中提取設(shè)備指紋從而將不同的終端進(jìn)行區(qū)分,即智能終端識別技術(shù),被廣泛地應(yīng)用于移動廣告精確投放、安全認(rèn)證和訪問控制等領(lǐng)域,具有重要的理論研究意義和實際應(yīng)用價值。然而,現(xiàn)有識別技術(shù)均基于顯性標(biāo)識符,這些顯性標(biāo)識符并不完全可靠,可以被清除、篡改、偽造,或者獲取時需要敏感權(quán)限,會導(dǎo)致權(quán)限濫用和用戶隱私泄露等問題。針對上述問題,本論文在零權(quán)限的前提下,分別面向應(yīng)用程序和瀏覽器提取隱性標(biāo)識符組合形成設(shè)備指紋,并設(shè)計相應(yīng)的設(shè)備指紋匹配和分類算法,從而實現(xiàn)Android設(shè)備識別。具體來說,主要工作包含以下三個方面:1.研究基于隱性標(biāo)識符的Android設(shè)備指紋,分別從設(shè)備層、應(yīng)用層和用戶層三個層面,面向應(yīng)用程序提取38個隱性標(biāo)識符,面向瀏覽器提取17個隱性標(biāo)識符。然后對隱性標(biāo)識符從理論上進(jìn)行數(shù)學(xué)分析,并采集真實用戶指紋數(shù)據(jù)形成指紋數(shù)據(jù)集,在數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上完成隱性標(biāo)識符特征選擇。2.將設(shè)備識別轉(zhuǎn)化為分類問題,并給出指紋識別算法的評價方法和指標(biāo)。然后設(shè)計了兩種不同類型的指紋識別算法,其中一種包含精確匹配算法和關(guān)聯(lián)匹配算法,另一種基于樸素貝葉斯分類器。通過實驗發(fā)現(xiàn),瀏覽器指紋識別適合使用精確匹配算法,關(guān)聯(lián)匹配算法會導(dǎo)致誤報率顯著升高。應(yīng)用程序設(shè)備指紋識別適合使用關(guān)聯(lián)匹配算法和基于樸素貝葉斯的指紋分類算法,其中關(guān)聯(lián)匹配算法誤報率極低,漏報率較高;指紋分類算法能進(jìn)一步降低漏報率,同時誤報率仍維持較低。3.整合Android設(shè)備識別技術(shù)研究成果,分別實現(xiàn)面向應(yīng)用程序和瀏覽器的設(shè)備識別模塊,其中設(shè)備識別函數(shù)庫和瀏覽器識別腳本庫負(fù)責(zé)指紋的生成和上傳,服務(wù)器端則負(fù)責(zé)設(shè)備識別過程。最終完成整個Android設(shè)備識別原型系統(tǒng),并進(jìn)行測試驗證。綜上所述,本論文研究并實現(xiàn)了Android設(shè)備指紋識別方法,不同于傳統(tǒng)基于顯性標(biāo)識符的做法,該方法引入隱性標(biāo)識符組合作為設(shè)備指紋,并設(shè)計了相應(yīng)的指紋識別算法,最終給出了一套完整的Android設(shè)備識別技術(shù)解決方案,可以有效識別Android智能終端。
【關(guān)鍵詞】:Android系統(tǒng) 智能終端識別 隱性標(biāo)識符 特征選擇 指紋攻擊
【學(xué)位授予單位】:東南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41;TP316
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-11
- 第1章 引言11-19
- 1.1 研究背景與意義11-12
- 1.2 研究現(xiàn)狀12-17
- 1.2.1 傳統(tǒng)終端設(shè)備識別技術(shù)12-13
- 1.2.2 智能終端設(shè)備識別技術(shù)13-17
- 1.3 研究目標(biāo)和內(nèi)容17-18
- 1.3.1 研究目標(biāo)17
- 1.3.2 研究內(nèi)容17-18
- 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
- 第2章 Android設(shè)備指紋識別系統(tǒng)的總體設(shè)計19-25
- 2.1 需求分析19-21
- 2.2 系統(tǒng)框架設(shè)計21-23
- 2.2.1 面向應(yīng)用程序的設(shè)備識別模塊21-22
- 2.2.2 面向瀏覽器的設(shè)備識別模塊22-23
- 2.3 本章小結(jié)23-25
- 第3章 Android設(shè)備層次化標(biāo)識體系的研究25-51
- 3.1 層次化標(biāo)識體系25
- 3.2 基于隱性標(biāo)識符組合的Android設(shè)備指紋25-37
- 3.2.1 應(yīng)用程序中的隱性標(biāo)識符組合25-31
- 3.2.2 瀏覽器中的隱性標(biāo)識符組合31-37
- 3.3 隱性標(biāo)識符數(shù)學(xué)分析37-38
- 3.4 應(yīng)用程序設(shè)備指紋數(shù)據(jù)采集與特征選擇38-47
- 3.4.1 指紋數(shù)據(jù)采集途徑38-39
- 3.4.2 指紋數(shù)據(jù)分析39-43
- 3.4.3 FCBF特征選擇算法43-47
- 3.4.4 特征選擇結(jié)果47
- 3.5 瀏覽器設(shè)備指紋數(shù)據(jù)采集與特征選擇47-50
- 3.5.1 指紋數(shù)據(jù)采集途徑47-48
- 3.5.2 指紋數(shù)據(jù)分析48-50
- 3.5.3 特征選擇結(jié)果50
- 3.6 本章小結(jié)50-51
- 第4章 Android設(shè)備指紋匹配和分類算法51-63
- 4.1 設(shè)備識別問題描述和評價方法51-53
- 4.2 指紋匹配算法53-56
- 4.2.1 精確匹配算法53
- 4.2.2 關(guān)聯(lián)匹配算法53-55
- 4.2.3 實驗結(jié)果55-56
- 4.3 基于樸素貝葉斯分類器的指紋分類算法56-60
- 4.3.1 樸素貝葉斯分類器算法描述56-58
- 4.3.2 分類器閾值確定算法58-60
- 4.3.3 實驗結(jié)果60
- 4.4 兩類指紋識別算法比較與分析60-61
- 4.5 本章小結(jié)61-63
- 第5章 Android設(shè)備識別原型系統(tǒng)的實現(xiàn)與測試63-73
- 5.1 原型系統(tǒng)實現(xiàn)63-68
- 5.1.1 面向應(yīng)用程序的設(shè)備識別函數(shù)庫63-65
- 5.1.2 面向瀏覽器的瀏覽器識別腳本庫65-66
- 5.1.3 Web服務(wù)器端程序66-68
- 5.2 原型系統(tǒng)測試68-72
- 5.2.1 測試環(huán)境69
- 5.2.2 功能測試69-72
- 5.3 本章小結(jié)72-73
- 第6章 總結(jié)與展望73-75
- 6.1 研究成果總結(jié)73
- 6.2 未來工作展望73-75
- 參考文獻(xiàn)75-79
- 致謝79-81
- 攻讀碩士學(xué)位期間論文發(fā)表情況81
- 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目81-83
- 作者簡介83
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