基于概率主题模型的大数据平台隐私泄露自动检测方法

符士侃; 夏元轶; 杜钰; 石廷川

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基于概率主题模型的大数据平台隐私泄露自动检测方法

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摘要

常规方法检测应用程序隐私数据流泄露时,筛选的恶意代码配置文件存在遗漏,导致数据流检测正确率较低,误报率和漏检率较高。提出基于概率主题模型的大数据平台隐私泄露自动检测方法。将主题作为词的条件概率分布,词典作为文档,构建并训练恶意代码特征提取的概率主题模型,结合Dirichlet分布特性求解模型,并且通过概率检测算法和指纹比对算法验证恶意代码配置文件是否敏感,根据隐私数据组件泄露的半格理论,构建检测工具整体框架,进而确定敏感恶意代码配置文件应用程序的泄露数据流,实现概率主题模型的大数据平台隐私泄露自动检测。实验结果表明,设计方法提高了隐私数据泄露检测正确率,减少了误报率和漏检率。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第4期|115-118|共5页
作者
符士侃; 夏元轶; 杜钰; 石廷川;
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作者单位

国网江苏省电力公司信息通信分公司;

南京210024;

南京理工大学能源与动力工程学院;

南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
概率主题模型; 平台网络安全; 隐私数据; 泄露检测; 恶意代码; 配置文件;

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