一种面向Android移动应用程序的隐私风险度量方法

本发明涉及一种面向Android移动应用程序的隐私风险度量方法，旨在通过结合静态分析和动态分析，全面评估应用程序中的隐私风险。该方法引入了多维度的风险评估模型，包括权限过度请求检测、数据来源验证、数据流向终端分析、HTTP/HTTPS通道隐私泄漏检测与安全传输验证、以及API通信安全分析。通过自学习的权重分配机制，能够调整风险因素的权重，生成针对功能场景的权重系数，并结合马哈拉诺比斯距离和K‑means聚类算法进行数据分类和风险评估。此方法可以帮助开发者更准确地识别隐私泄露的风险，提高数据安全性，防范潜在的隐私威胁。