一种隐私保护方法及装置、移动终端制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种隐私保护方法及装置、移动终端。该隐私保护方法包括：获取预设时间内每个应用程序的使用时长；根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系；若所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系，则进入隐私保护模式。该方法利用当前用户使用每个应用程序的使用时长来判断是否为机主本人，当判断出当前用户不是机主本人时，终端进入隐私保护模式，从而保护机主本人的个人信息的安全性。

Privacy protection method and device, mobile terminal

The invention provides a privacy protection method and device, and a mobile terminal. Including the privacy protection method: use for each application within a preset time duration; according to the preset conversion rules when using the coefficient vector of longevity; determining whether the coefficient vector and the coefficient matrix satisfying the preset relationship; if the coefficient vector and the coefficient matrix satisfies the preset relationship, then enter the privacy protected mode. The method of using the current user to use each application time to determine whether the owner himself, when it is judged that the current user is not the owner himself, the terminal into the privacy protection mode, so as to protect the safety of the main machine of my personal information.

【技术实现步骤摘要】
一种隐私保护方法及装置、移动终端
本专利技术涉及信息安全
，特别是涉及一种隐私保护方法及装置、移动终端。
技术介绍
在信息时代，随着信息量的加大，财产信息、隐私信息等个人信息的安全性逐渐成为人们关注的问题。由于手机等移动智能终端已经成为人们生活的必需品，而其往往会保存用户大量的个人信息，例如，银行账户信息、隐私照片等等。一旦移动终端丢失，用户的个人信息就可能存在泄露的风险，尤其是用户的财产信息和隐私信息等将受到极大的挑战，给用户带来极大的不变。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种隐私保护方法及装置、移动终端，以解决用户终端被他人使用所带来的个人信息等泄露的技术问题。本专利技术提供一种隐私保护方法，其包括：获取预设时间内每个应用程序的使用时长；根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系，其中所述系数矩阵为根据用户使用每个所述应用程序的历史使用时长数据生成的矩阵；若所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系，则进入隐私保护模式。本专利技术还提供一种隐私保护装置，其包括：获取单元，用于获取预设时间内每个应用程序的使用时长；转换单元，用于根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断单元，用于判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系，其中所述系数矩阵为根据用户使用每个所述应用程序的历史使用时长数据生成的矩阵；隐私保护单元，用于若所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系，则进入隐私保护模式。本专利技术又提供一种移动终端，其包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本专利技术提供的任一种隐私保护方法。本专利技术提供一种隐私保护方法及装置、移动终端。该隐私保护方法通过获取预设时间内每个应用程序的使用时长；根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系，其中所述系数矩阵为根据用户使用每个所述应用程序的历史使用时长数据生成的矩阵；若所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系，则进入隐私保护模式。该方法利用当前用户使用每个应用程序的使用时长来判断是否为机主本人，当判断出当前用户不是机主本人时，终端进入隐私保护模式，从而保护机主本人的个人信息的安全性，尤其是在终端丢失的情况下，可以在预设时间后使终端进入隐私保护模式，避免机主本人的个人信息长时间暴漏给他人。附图说明图1为本专利技术优选实施例中隐私保护方法的流程图。图2为本专利技术优选实施例中隐私保护方法的又一流程图。图3为本专利技术优选实施例中隐私保护装置的结构示意图。图4为本专利技术优选实施例中隐私保护装置的另一结构示意图。图5为本专利技术优选实施例中隐私保护装置的又一结构示意图。图6为本专利技术的移动终端的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术中的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。例如，在不脱离本专利技术的范围的情况下，可以将第一控件称为第二控件，且类似地，可将第二控件称为第一控件。第一控件与第二控件两者都是控件，但其不是同一控件。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。请参照图1，图1为本专利技术优选实施例中隐私保护方法的流程图。该隐私保护方法可以应用于个人计算机、手持式或膝上型设备、移动电话、个人数字助理(PDA)等电子设备上，在此不做具体限制。下面对本优选实施例中的隐私保护方法做详细地说明。一般来说，不同用户在终端内安装的应用程序不同，而且不同用户对每个应用程序使用时长也不同，因此可以采用用户使用每个应用程序的使用时长来表征用户习惯，从而根据使用时长来区分不同用户。为了可以通过使用时长来区分机主本人和其他用户，需要获取机主本人的历史使用时长数据，通过历史使用时长数据来描述机主本人使用应用程序的使用习惯。具体地，获取预设周期中多个预设时间内每个应用程序的历史使用时长数据以及预设周期中每个应用程序的历史使用时长数据的平均值。在本优选实施例中，预设周期为30天，预设时间为1天，假设终端内安装有M款应用程序，那么终端将获取30天中每天每个应用程序的历史使用时长数据。可以理解的是，在30天中，每个应用程序将对应了30个历史使用时长数据，通过对每个应用程序对应的30个历史使用时长数据取平均值来获得30天内每个应用程序的历史使用时长数据的平均值。需要说明的是，预设周期不局限于30天，还可以为更长或更短的周期。另外，预设时间也不局限于以天为单位。在其优选实施例中，也可以以时间段为单位，例如，预设时间可以为上午8点至晚上8点的12小时内等，在此不做具体限制。终端根据这些历史使用时长数据生成历史使用时长矩阵。该历史使用时长矩阵包括M个行向量和30个列向量。每个行向量分别对应每个应用程序的30个历史使用时长数据，每个列向量对应了每天M个应用程序的历史使用时长数据。若用字母A表示历史使用时长矩阵，则历史使用时长矩阵A表达式为：A＝[X1,X2,...,X30]M×30。这里X1、X2和X30均为列向量，其分别表示为第一天、第二天和第30天机主本人使用各个应用程序的历史使用时长向量。为了清楚地表述历史使用时长向量的意义，下面给出历史使用时长向量X1的表达式：X1＝[x1,x2,...,xM]T，其中，x1、x2和xM分别表示在第一天内第一款应用程序、第二款应用程序和第M款应用程序的历史使用时长数据。由于X2、X30等其余的列向量的表达式与X1的表达式的形式相同，为了说明书的简洁性，在此不进行一一列举。很容易理解的是，历史使用时长矩阵A的维数为M×30。在获取到历史使用时长矩阵A后，将对历史使用时长矩阵A的每个行向量中的元素取平均值操作，从而获得在30天内每个应用程序的历史使用时长数据的平均值。为了便于理解，用表示M款应用程序的历史使用时长数据的平均值向量，的表达式为：其中，和分别表示在30天内第一款应用程序、第二款应用程序和第M款应用程序的历史使用时长数据的平均值。很容易理解的是，平均值向量的维数为M×1。将平均值向量变换成维数为M×30的平均值矩阵其中，平均值矩阵的每个列向量均为平均值向量也就是说，平均值矩阵是以30个平均值向量为列向量的矩阵。本优选实施例中，采用历史使用时长数据与所述平均值之差生成用于表征机主本人使用应用程序习惯的特征矩阵。具体地，将历史使用时长矩阵A与平均值矩阵做差生成特征矩阵。用字母B表示特征矩阵，表达式为在获得用户使用习惯的特征矩阵B后，将对该特征矩阵B进行求解，从而获得该特征矩阵B的特征值和特征向量。可以理解的是，特征值的数量为30个，特征向量的个数也为30个。在本优选实施例中，将30个特征向量生成一个特征向量矩阵。具体地，特征向量矩阵中的30个特征向量按照对应的特征值从大到小的顺序排列，即最大特征值对应的特征向量为特征向量矩阵的第一个列向量，最小特征值对应的特征向量为特征向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种隐私保护方法，其特征在于，包括：获取预设时间内每个应用程序的使用时长；根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系，其中所述系数矩阵为根据用户使用每个所述应用程序的历史使用时长数据生成的矩阵；若所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系，则进入隐私保护模式。

【技术特征摘要】
1.一种隐私保护方法，其特征在于，包括：获取预设时间内每个应用程序的使用时长；根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系，其中所述系数矩阵为根据用户使用每个所述应用程序的历史使用时长数据生成的矩阵；若所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系，则进入隐私保护模式。2.根据权利要求1所述隐私保护方法，其特征在于，在所述获取预设时间内每个应用程序的使用时长之前，还包括：获取预设周期中多个所述预设时间内每个所述应用程序的历史使用时长数据以及所述预设周期中每个所述应用程序的历史使用时长数据的平均值；根据所述历史使用时长数据与所述平均值之差生成特征矩阵，其中所述特征矩阵用于表征用户使用所述应用程序的习惯；计算所述特征矩阵的特征向量矩阵；将所述特征矩阵映射到所述特征向量矩阵以生成系数矩阵。3.根据权利要求1所述的隐私保护方法，其特征在于，所述判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系，包括：判断所述系数向量中的元素与所述系数矩阵中的元素之差的平方和是否大于预设阈值；若所述系数向量中的元素与所述系数矩阵中的元素之差的平方和大于所述预设阈值，则判定所述系数向量与所述系数矩阵满足所述预设关系。4.根据权利要求1所述的隐私保护方法，其特征在于，在所述判断所述系数向量与系数矩阵是否满足预设关系之后，还包括：若所述系数向量与系数矩阵不满足预设关系，则保存所述使用时长为下一个所述预设周期内的历史使用时长数据。5.根据权利要求1所述的隐私保护方法，其特征在于，所述进入隐私保护模式之前，还包括：获取输入的身份验证信息；判断所述身份验证信息是否与预设验证信息相匹配；若所述身份验证信息与预设验证信息不相匹配，则进入隐私保护模式。6.一种隐私保护装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取预设时间内每个应用程序的使用时长；转换单元，用于根据预设转换规则将所述使用时长生成系数向量；判断单元，用于判断所述系数向量与系数矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭同兴，
申请(专利权)人：广东欧珀移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44