针对安卓(Android)应用过度授权导致的隐私泄露问题,提出了一种用户友好的Android隐私监管机制UFMDroid。该机制使用服务代理重定向技术在Android控制流中插入隐私行为监控和细粒度运行时资源约束模块。UFMDroid通过对安卓市场已有软件的权限进行分层聚类和欧几里得距离度量以构建各类应用的预置权限轮廓,从而过滤可疑权限。UFMDroid通过计算当前权限配置与预置权限的距离获得应用静态威胁值;通过对涉隐私行为分类,同时考虑不同类别隐私行为的个体威胁和组合威胁,为用户提供应用实时威胁量化值。此外,UFMDroid通过提供虚假数据的方式防止应用因权限撤销引发程序崩溃。实验结果表明,UFMDroid可以成功监控应用对21种隐私数据的获取行为并可按用户配置进行隐私行为实时拦截响应,在一定程度上加强隐私保护。
