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。

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