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。

针对目前多授权机构基于属性的加密方案(MA-ABE)限制每个属性在访问结构中只能出现一次,而属性重复编码必将导致系统效率降低的问题,提出了一种素数阶群上属性可重复的多授权机构密文策略(MA-CP-ABE)方案。首先基于对偶配对空间和线性秘密共享等技术,在素数阶群上构建了一个MA-CP-ABE方案;然后通过引入q-Parallel BDHE假设,解决了经典对偶系统加密证明过程依赖一个统计意义假设,而该假设只有在访问结构中属性不重复出现才能成立的问题,构建一系列两两不可区分的攻击游戏证明该方案在标准模型下是自适应安全的;最后通过性能分析说明,与另两种素数阶群上构建的自适应安全MA-CP-ABE方案相比,在不考虑属性重复的情况下,该方案解密速度随着参与属性数量的增加分别提高了20%~40%和0%~50%,在真实应用环境中的性能优势更大。

针对政务网络结构的一致性验证问题，提出一种基于图相似匹配的政务网络结构一致性验证方法。方法首先抽象出政务网络的图模型，利用网络结构的模块化特征和顶点的k-邻近关系进行可扩展的图相似匹配，获取两图之间的所有相似结构；然后引入节点重要性贡献和路径距离衰减因素，提出一种改进的图相似性度量函数，计算网络结构之间的一致性程度。实验结果表明，该方法能够准确、有效地评估政务网络结构的一致性程度，细粒度地反映网络结构之间的相似差异情况，包括网络拓扑与系统部署存在的各种违规情况。