一种隐私数据检测方法、装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种隐私数据检测方法、装置和计算机可读存储介质；本申请实施例在获取待检测应用程序的安装数据包(APK)，调用APK的隐私数据调用权限信息对应的隐私数据，以构建隐私数据集合，根据APK的第三方工具信息，在代码数据中提取出第三方工具标识对应的目标代码块，并对目标代码块中的代码进行反编译，得到第三方工具标识对应的原始代码数据，将原始代码数据中的函数与预设隐私数据调用函数进行匹配，得到原始代码数据中使用的隐私数据调用函数，根据隐私数据调用函数和隐私数据调用权限信息，对隐私数据集合进行检测，以确定第三方工具标识对应的第三方工具使用目标隐私数据的检测结果；该方案可以提高隐私数据检测的准确性。

A privacy data detection method, device and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种隐私数据检测方法、装置和计算机可读存储介质
本专利技术涉及通信
，具体涉及一种隐私数据检测方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
近年来，随着互联网技术的发展，移动应用程序(Application，APP)在生活中的应用越来越广泛，为了提高APP开发效率，在开发过程会将第三方工具(SoftwareDevelopmentKit，SDK)集成在移动应用程序的数据中，当APP开发完成后，第三方工具会共享APP申请的所有权限，包括获取用户隐私数据的相关权限，为了禁止SDK违反手机用户隐私数据，APP的开发者需要去检测SDK具体会使用那些与隐私有关的数据。现有技术主要采用获取SDK的源码或者jar包的代码进行审计和分析，判断SDK具体使用了用户的哪些隐私数据。对现有技术的研究和实践过程中，本专利技术的专利技术人发现当有些应用程序中集成的SDK无法直接获取源码或者jar包的代码时，便无法检测到SDK使用的隐私数据，而且，对于新出现的或未知的SDK感知能力较弱，也使得这一类的SDK使用的隐私数据无法检测，因此，导致针对第三方工具使用隐私本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种隐私数据检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测应用程序的安装数据包，所述安装数据包包括编译后的代码数据、隐私数据调用权限信息和第三方工具信息，所述第三方工具信息包括第三方工具标识；/n调用所述隐私数据调用权限信息对应的隐私数据，以构建所述待检测应用程序需要的隐私数据集合；/n根据所述第三方工具信息，在所述代码数据中提取出第三方工具标识对应的至少一个目标代码块，并对目标代码块中的代码进行反编译，得到所述第三方工具标识对应的原始代码数据；/n将所述原始代码数据中的函数与预设隐私数据调用函数进行匹配，得到所述原始代码数据中使用的隐私数据调用函数；/n根据所述隐私数据调用函数和所述隐私数据...

【技术特征摘要】
1.一种隐私数据检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测应用程序的安装数据包，所述安装数据包包括编译后的代码数据、隐私数据调用权限信息和第三方工具信息，所述第三方工具信息包括第三方工具标识；
调用所述隐私数据调用权限信息对应的隐私数据，以构建所述待检测应用程序需要的隐私数据集合；
根据所述第三方工具信息，在所述代码数据中提取出第三方工具标识对应的至少一个目标代码块，并对目标代码块中的代码进行反编译，得到所述第三方工具标识对应的原始代码数据；
将所述原始代码数据中的函数与预设隐私数据调用函数进行匹配，得到所述原始代码数据中使用的隐私数据调用函数；
根据所述隐私数据调用函数和所述隐私数据调用权限信息，对所述隐私数据集合进行检测，以确定所述第三方工具标识对应的第三方工具使用目标隐私数据的检测结果。


2.根据权利要求1所述的隐私数据检测方法，其特征在于，所述第三方工具信息还包括第三方工具标识对应的功能信息，所述根据所述第三方工具信息，在所述代码数据中提取出第三方工具标识对应的至少一个目标代码块，并对所述目标代码块中的代码进行反编译，得到所述第三方工具标识对应的原始代码数据，包括：
根据所述第三方工具标识对应的功能信息，对所述代码数据进行切割，得到多个切割后代码块；
在所述切割后代码块中筛选出所述第三方工具标识对应的至少一个目标代码块；
对所述目标代码块中的代码进行反编译，得到所述第三方工具标识对应的原始代码数据。


3.根据权利要求2所述的隐私数据检测方法，其特征在于，所述根据所述第三方工具标识对应的功能信息，对所述代码数据进行切割，得到多个切割后代码块，包括：
根据所述第三方工具标识对应的功能信息，在所述代码数据中查询到所述功能信息对应的代码区域；
在所述代码数据中对所述代码区域进行标记；
根据标记结果，对所述代码数据进行切割，得到多个切割后代码块。


4.根据权利要求3所述的隐私数据检测方法，其特征在于，所述在所述切割后代码块中筛选出所述第三方工具标识对应的至少一个目标代码块，包括：
在所述切割后代码块中提取标识特征信息；
根据所述标识特征信息，对所述切割后代码块进行聚类，得到多个类型的代码块集合；
将所述第三方工具标识与所述代码块集合中的代码块进行匹配，得到第三方工具标识对应的至少一个目标代码块。


5.根据权利要求2所述的隐私数据检测方法，其特征在于，所述对所述目标代码块中的代码进行反编译，得到所述第三方工具标识对应的原始代码数据，包括：
将所述目标代码块中代码的格式转换为目标格式，得到转换后代码块；
对所述转换后代码块进行反编译，得到所述转换后代码块对应的初始原始代码数据；
对所述初始原始代码数据进行分类，得到所述第三方工具标识对应的至少一个类型的原始代码数据。


6.根据权利要求1至5任一项所述的隐私数据检测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄汉川，王葵，武杨，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44