一种App个人信息上传行为检测方法、设备及产品

    公开(公告)号:CN118013512A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410410627.8

    申请日:2024-04-08

    Abstract: 本发明公开一种App个人信息上传行为检测方法、设备及产品,涉及上传行为检测领域,方法包括当通过黑盒测试确定敏感权限调用情况及流量大小为异常行为线索后,自动化运行当前App,拦截网络流量包;通过执行回调操作加密函数的方法确定运行当前App后加密前后的明密文对信息;将加密后的密文信息与网络流量包中的密文信息进行比对,实现当前App个人信息上传行为的取证;利用同款App不同版本的函数调用栈和加密函数的代码相似性,构造函数原型;根据函数原型执行回调操作敏感函数调用和加密函数的定位;进行当前版本App个人信息上传行为的取证。本发明能够实现对于Android应用个人信息上传行为分析取证及提高分析人员工作效率。

    一种分析微信公众号小程序收集信息的方法

    公开(公告)号:CN112256959B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202011044049.9

    申请日:2020-09-28

    Abstract: 本发明提供了一种分析微信公众号小程序收集信息的方法,属于网络数据分析技术领域。本发明采用一个自动化信息采集工具进行用户信息采集,所述工具包括自动模拟点击模块、界面识别模块、模拟登录模块、流量捕获解析模块、界面解析模块以及收集信息分析模块。本发明采用模拟器和界面布局识别的方式,对微信进行自动模拟操作、模拟登录,以及所有事件和界面进行点击和爬取,对界面进行识别分析,获取收集用户信息情况。本发明实现了对公众号以及小程序收集信息的自动化分析处理,可以节省大量的人力资源,并且还可以高效准确的对数据进行分类,发现应用收集的信息。

    一种确定网络用户的上网行为类别的方法

    公开(公告)号:CN105871630B

    公开(公告)日:2019-03-05

    申请号:CN201610370749.4

    申请日:2016-05-30

    Abstract: 本发明提出了一种确定网络用户的上网行为类别的方法,该方法,包括:提取每个待测网络用户的上网行为特征,并通过文档向量空间模型的量化方法形成用户行为特征矩阵X;根据所述用户行为特征矩阵X,通过概率潜在语义分析方法PLSA和EM算法,得到行为倾向集合T以及“用户‑倾向”概率分布矩阵D;根据所述用户行为特征矩阵X,通过支持向量机SVM算法,得到“特征词‑类别”概率分布矩阵C;通过矩阵乘法运行T×C得到“倾向‑类别”映射矩阵M;通过矩阵乘法运行D×M得到“用户‑类别”概率分布矩阵Y;根据任一待测网络用户在各个类别上的概率分布情况,将所述任一待测网络用户分类到概率值最大的类别中。

    一种获取搜索引擎搜索结果的方法和装置

    公开(公告)号:CN106970962A

    公开(公告)日:2017-07-21

    申请号:CN201710170469.3

    申请日:2017-03-21

    CPC classification number: G06F16/95 G06F16/951

    Abstract: 本发明公开了一种获取搜索引擎搜索结果的方法和装置。所述方法包括:输入待测试的搜索引擎、关键词和页码;将关键词和页码输入搜索引擎对应的搜索引擎模板,获得关键词和页码对应的一级页面地址;将一级页面地址输入到预设的浏览器中,通过浏览器访问一级页面地址,并获取一级页面地址对应一级页面信息和二级页面信息。本发明采用自动化的方式获取搜索引擎的搜索结果,通过预先设置搜索引擎模板的方式,自动获得一级页面地址,并将一级页面地址输入预设的浏览器中,进而通过访问该一级页面地址,自动获得所需的一级页面信息和二级页面信息。通过本发明可以有效提升搜索验证效率和准确率,提高搜索效果以及获得搜索结果的效率。

    一种动态URL过滤方法及装置

    公开(公告)号:CN104573033A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201510020876.7

    申请日:2015-01-15

    CPC classification number: G06F17/30876 G06F17/30887

    Abstract: 本发明提出了一种动态URL过滤方法及装置,该方法包括:基于URL标注集创建信息字典;针对URL标注集中的每一个URL,根据所述信息字典生成对应的特征向量,由URL标注集中所有的URL对应的特征向量组成特征矩阵;对URL特征矩阵进行分类得到特征权重向量和二分类阈值;基于所述信息字段对待预测的URL进行特征提取,并基于提取出的特征生成所述待预测的URL的特征向量;将所述待预测的URL的特征向量与所述特征权重向量对应相乘后相加得到目标数值,将目标数值与二分类阈值相比较以判断所述待预测的URL是动态URL还是静态URL。本发明可以离线处理,不需要访问网络、减少了存储,比较节省处理时间和计算资源。

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