一种手机APP隐私风险量化评估方法 （专利授权号：CN201710623492.3）
中国人民大学理工处V6 （ 中国人民大学 ）
技术摘要
本发明涉及一种手机APP隐私风险量化评估方法，其步骤：获取用户APP数据：将目前市场上的APP分为20类，每类APP分别取市场上最流行的5款APP进行模拟实验；把用户隐私项分为100个，根据对用户隐私信息属性的分类把用户隐私项分为八类，每一类型APP都有可能泄露用户不同的隐私项；对隐私信息的危害值求解，组合使用相关权重赋值的方法来度量隐私信息的危害程度；计算隐私风险值；把调查和模拟的APP用户数据代入对隐私风险归一化值计算公式进行验证，确定用户U j 隐私项R i 的组合内隐私风险值和用户U j 操作应用A i 的组合内隐私风险值，对用户使用多APP组合时APP隐私风险大小进行排序，进而找出造成用户隐私风险升高的主要APP，实现对用户进行预警提醒。
技术说明
本发明涉及一种手机APP隐私风险量化评估方法，其步骤：获取用户APP数据：将目前市场上的APP分为20类，每类APP分别取市场上最流行的5款APP进行模拟实验；把用户隐私项分为100个，根据对用户隐私信息属性的分类把用户隐私项分为八类，每一类型APP都有可能泄露用户不同的隐私项；对隐私信息的危害值求解，组合使用相关权重赋值的方法来度量隐私信息的危害程度；计算隐私风险值；把调查和模拟的APP用户数据代入对隐私风险归一化值计算公式进行验证，确定用户U j 隐私项R i 的组合内隐私风险值和用户U j 操作应用A i 的组合内隐私风险值，对用户使用多APP组合时APP隐私风险大小进行排序，进而找出造成用户隐私风险升高的主要APP，实现对用户进行预警提醒。
成熟度
通过小试
技术来源
中国人民大学
