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【发明授权】一种基于隐私泄露评估的隐私信息保护方法及系统_中国科学院信息工程研究所_201910607671.7 

申请/专利权人:中国科学院信息工程研究所

申请日:2019-07-05

公开(公告)日:2020-05-22

公开(公告)号:CN110519218B

主分类号:H04L29/06(20060101)

分类号:H04L29/06(20060101);H04W12/00(20090101);H04W12/10(20090101);G06F21/62(20130101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2020.05.22#授权;2019.12.24#实质审查的生效;2019.11.29#公开

摘要:本发明提出一种基于隐私泄露评估的隐私信息保护方法及系统,在App通过系统API读取隐私数据时,决定是否拒绝此次操作,适用于所有智能终端。该方法计算App的服务商收集隐私信息的准确度和完整度,从而计算隐私信息的泄露程度;然后衡量撤销App某一权限后带来的服务质量损失;最后根据App运行的上下文环境,进行隐私信息泄露风险管理。本发明在保证App服务质量的同时,使用户的隐私信息得到相应的保护。

主权项:1.一种基于隐私泄露评估的隐私信息保护方法,包括以下步骤:用户端记录App调用敏感权限的历史信息,该敏感权限为运行时权限中与读操作相关的权限;根据App调用敏感权限的历史信息,得到服务商掌握用户隐私信息的完整度和准确度;其中,若隐私信息为固定型,通过判断隐私信息相对于上次读取的隐私信息是否发生变化得到完整度;若隐私信息为离散型,通过当前信息量与App服务商上次读取的信息量得到完整度;若隐私信息为连续型,通过App当天某时间段内被调用次数与当天被调用总次数得到完整度;根据服务商读取的真实隐私信息条数相对于隐私信息总条数的比例得到准确度;根据完整度和准确度计算隐私泄露程度,包括:若用户端已部署隐私保护算法,则通过计算完整度和准确度的调和平均数得到隐私泄露程度,否则隐私泄露程度等于完整度;根据隐私泄露程度构建完整的隐私泄露程度集合,服务器根据该集合为每个权限设置默认服务质量损失,计算撤销权限后的服务质量损失;用户端从服务器读取App撤销权限后的服务质量损失,根据该服务质量损失、权限滥用程度以及隐私信息保护回报评估隐私信息泄露风险,根据风险大小决定是否拒绝被读取,实现隐私信息保护;根据该服务质量损失、权限滥用程度以及隐私信息保护回报评估隐私信息泄露风险,是指根据服务质量损失、权限滥用程度以及隐私信息保护回报计算投资回报率,利用投资回报率表征隐私信息泄露风险,其中隐私信息保护回报是根据读取用户隐私前后的隐私泄露程度计算得到。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院信息工程研究所 一种基于隐私泄露评估的隐私信息保护方法及系统

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