隐私政策文档声明了应用程序需要获取的隐私信息,但不能保证清晰且完全披露应用获取的隐私信息类型,目前对应用实际敏感行为与隐私政策一致性分析的研究仍存在不足。针对上述问题,提出一种Android应用敏感行为与隐私政策一致性分析方法...隐私政策文档声明了应用程序需要获取的隐私信息,但不能保证清晰且完全披露应用获取的隐私信息类型,目前对应用实际敏感行为与隐私政策一致性分析的研究仍存在不足。针对上述问题,提出一种Android应用敏感行为与隐私政策一致性分析方法。在隐私政策分析阶段,基于Bi-GRU-CRF(Bi-directional Gated Recurrent Unit Conditional Random Field)神经网络,通过添加自定义标注库对模型进行增量训练,实现对隐私政策声明中的关键信息的提取;在敏感行为分析阶段,通过对敏感应用程序接口(API)调用进行分类、对输入敏感源列表中已分析过的敏感API调用进行删除,以及对已提取过的敏感路径进行标记的方法来优化IFDS(Interprocedural,Finite,Distributive,Subset)算法,使敏感行为分析结果与隐私政策描述的语言粒度相匹配,并且降低分析结果的冗余,提高分析效率;在一致性分析阶段,将本体之间的语义关系分为等价关系、从属关系和近似关系,并据此定义敏感行为与隐私政策一致性形式化模型,将敏感行为与隐私政策一致的情况分为清晰的表述和模糊的表述,将不一致的情况分为省略的表述、不正确的表述和有歧义的表述,最后根据所提基于语义相似度的一致性分析算法对敏感行为与隐私政策进行一致性分析。实验结果表明,对928个应用程序进行分析,在隐私政策分析正确率为97.34%的情况下,51.4%的Android应用程序存在应用实际敏感行为与隐私政策声明不一致的情况。展开更多
迄今为止,大多数密码原语的安全性都依赖于高质量的不可预测的随机数.密码学中,通常用伪随机数生成器(pseudorandom number generator,简称PRNG)生成随机数.因此,密码算法中所用的PRNG的安全性将直接影响着密码算法的安全性.然而,近年来...迄今为止,大多数密码原语的安全性都依赖于高质量的不可预测的随机数.密码学中,通常用伪随机数生成器(pseudorandom number generator,简称PRNG)生成随机数.因此,密码算法中所用的PRNG的安全性将直接影响着密码算法的安全性.然而,近年来,越来越多的研究结果表明:在实际应用中,很多人为因素会导致PRNG生成的随机数是不随机或可预测的,称这种不安全的PRNG为有后门的PRNG(backdoored pseudorandom number generator,简称BPRNG).BPRNG最典型的例子是双椭圆曲线伪随机数生成器(dual elliptic curves pseudorandom number generator,简称Dual EC PRNG),其算法于2014年被曝出存在后门.BPRNG的出现,使密码算法的研究面临着新的挑战.因此,研究抗随机数后门攻击的密码算法显得尤为重要.首先概述了抗随机数后门攻击密码算法的研究背景,然后着重对已有抗随机数后门攻击密码算法进行了总结和梳理.展开更多
文摘隐私政策文档声明了应用程序需要获取的隐私信息,但不能保证清晰且完全披露应用获取的隐私信息类型,目前对应用实际敏感行为与隐私政策一致性分析的研究仍存在不足。针对上述问题,提出一种Android应用敏感行为与隐私政策一致性分析方法。在隐私政策分析阶段,基于Bi-GRU-CRF(Bi-directional Gated Recurrent Unit Conditional Random Field)神经网络,通过添加自定义标注库对模型进行增量训练,实现对隐私政策声明中的关键信息的提取;在敏感行为分析阶段,通过对敏感应用程序接口(API)调用进行分类、对输入敏感源列表中已分析过的敏感API调用进行删除,以及对已提取过的敏感路径进行标记的方法来优化IFDS(Interprocedural,Finite,Distributive,Subset)算法,使敏感行为分析结果与隐私政策描述的语言粒度相匹配,并且降低分析结果的冗余,提高分析效率;在一致性分析阶段,将本体之间的语义关系分为等价关系、从属关系和近似关系,并据此定义敏感行为与隐私政策一致性形式化模型,将敏感行为与隐私政策一致的情况分为清晰的表述和模糊的表述,将不一致的情况分为省略的表述、不正确的表述和有歧义的表述,最后根据所提基于语义相似度的一致性分析算法对敏感行为与隐私政策进行一致性分析。实验结果表明,对928个应用程序进行分析,在隐私政策分析正确率为97.34%的情况下,51.4%的Android应用程序存在应用实际敏感行为与隐私政策声明不一致的情况。
文摘迄今为止,大多数密码原语的安全性都依赖于高质量的不可预测的随机数.密码学中,通常用伪随机数生成器(pseudorandom number generator,简称PRNG)生成随机数.因此,密码算法中所用的PRNG的安全性将直接影响着密码算法的安全性.然而,近年来,越来越多的研究结果表明:在实际应用中,很多人为因素会导致PRNG生成的随机数是不随机或可预测的,称这种不安全的PRNG为有后门的PRNG(backdoored pseudorandom number generator,简称BPRNG).BPRNG最典型的例子是双椭圆曲线伪随机数生成器(dual elliptic curves pseudorandom number generator,简称Dual EC PRNG),其算法于2014年被曝出存在后门.BPRNG的出现,使密码算法的研究面临着新的挑战.因此,研究抗随机数后门攻击的密码算法显得尤为重要.首先概述了抗随机数后门攻击密码算法的研究背景,然后着重对已有抗随机数后门攻击密码算法进行了总结和梳理.
