移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用

1 移动应用隐私合规检测背景简介 移动应用的隐私合规检测，从技术形态上可以分为静态检测方案与动态检测方案。以下分别作简要介绍。 1.1 静态检测 静态检测方案通过对移动应用的安装包进行反编译，进而通过静态数据流、控制流分析等技术，检测移动应用中可能存在的隐私泄露问题。在该领域中，常用到以下工具：

移动应用中的第三方SDK隐私合规检测

  在移动应用隐私合规检测中，第三方SDK隐私声明由于其展现位置展现形式的多样性，自动化提取与解析是比较困难的任务。我们通过调研统计，对常见的第三方SDK隐私声明展现方式进行总结，归纳出一套自动化的解析方案，以增强对第三方SDK隐私违规行为的检测能力。 文末福利：华为

隐私政策

隐私政策该应用程序尊重并保护使用该服务的所有用户的隐私。为了向您提供更准确和个性化的服务，此应用将根据本隐私政策使用和披露您的个人信息。但是，此应用程序将高度努力和谨慎地处理此信息。除非本隐私政策另有规定，否则未经您事先许可，本应用程序不会向第三方披露或提供此信息。此应用会不时更

隐私计算 — 区块链 — Overview

stake，DPOS）Raft 共识算法等 区块链与隐私计算 区块链与安全多方计算结合 区块链技术发展至今，特别是对于共有链而言，面临着两大困扰： 公开数据带来的隐私问题：数据隐私问题不但包括区块链上记录的交易信息的隐私，还包括区块链上记录以及传递的其他数据的隐私，这一点在大数据时代尤为重要。

隐私计算 — 联邦学习 — 联邦迁移学习

Learning）于 2018 年被提出。在该理论中，训练所使用的多个数据集，无需保证特征空间的一致。另外，该理论使用同态加密替代差分隐私对隐私数据进行保护。这些改进为联邦学习对金融、医疗等场景中的应用带来了极大的便利。 但是联邦迁移学习在实际使用中遭遇了严重的性能不足问题。

MindSpore差分隐私原理+代码解析

1594201598467005475.png 图3 指数机制应用示例 差分隐私特性 一个复杂的差分隐私保护问题通常需要应用多次差分隐私技术，在这种情况下差分隐私能否保证隐私保护，隐私保护的程度又如何度量？类似于电压电流的串并联原理，差分隐私也存在串并联原理。 差分隐私串联原理： 给定数据集 1594201673434065792

隐私计算 — 安全多方计算 — Overview

在技术标准方面，中国通信标准化协会（CCSA）制定了： 《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与测试方法》《隐私计算多方安全计算产品性能要求与测试方法》《隐私计算 多方安全计算安全要求与测试方法》等标准。 MPC 的发展历程 1978 Rivest 首次提出同态加密这一概念。

隐私计算技术是什么？它是怎样保护我们的隐私安全？

法常用于隐私计算集合求交、联邦学习样本对齐、隐私信息检索等场景。对于隐私计算集合求交的原理，可以参考《浅谈PSI隐私集合求交》或者《使用PSI解决联邦计算的数据碰撞问题》一文进行更深入的了解和学习。四、华为云在隐私计算领域的产品与实践华为云在2021年9月正式商用发布隐私计算产品

【云驻共创】隐私计算技术是什么？它是怎样保护我们的隐私安全？

挑战。 近年来隐私计算技术发展迅速，它作为赋能数据流通的核心技术之一，将成为数据流通服务的底层基础设施，为数据流通创造条件并守护数据隐私和安全。 二、隐私计算技术概念及技术路线 隐私计算是涵盖了众多学科的交叉融合技术，是一种包含了安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、联

安卓应用及鸿蒙应用安全检测指南

在线报告如下图所示，分为“任务概览”、“安全漏洞”、“隐私合规”、“基础组件”4个tab页签，其中隐私合规不支持查看，点击可分别查看相应信息。   常见问题 免费版是否需要购买？ 用户无需购买，自动拥有5次免费体验机会

【隐私计算技术】浅谈PSI隐私集合求交

集上进行模型训练才有意义。5     参考隐私保护集合求交技术PSI — 晓鹿(https://blog.alienx.cn/2020/10/10/E10101535/)崔泓睿,刘天怡,郁昱,程越强,张煜龙,韦韬：多方安全计算热点-隐私保护集合求交技术(PSI)分析研究报告 (https://anquan

【转载】隐私问题

HoloSens SDK 开发者相关隐私协议及合规指南

SDK开发者合规指南.htmlIVM IOS/Android/PC SDK隐私声明https://static-file-merge.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/SDK/好望媒体SDK隐私声明.htmlIVM 设备SDK开发者合规指南http

隐私数据保护新招，get！

隐私计算联盟介绍——与华为共探隐私计算发展未来

SGX），同时采用安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私等隐私增强计算技术，满足政府、企业和金融机构在数据资源开发利用中的多样隐私保护需求，实现数据可用不可见，推动多方机构协同进行模型训练和数据分析等多方数据隐私计算，兼顾性能提升和隐私保护，助力政企信用联合风控与政府数据融合共治，提

跌倒检测

这个只做笔记，未亲测： 一、跌倒特征的研究 跌倒检测步骤一般包含为：1）人体特征检测：此阶段需要把人从背景中提取出来，并处理得到需要的人体特征，一般包括骨骼坐标点和人体姿态等；2）动作识别：对人体的特征进行分析和处理，本文是分析人体中心点的速度和高度特征，从而检测是否发生跌倒事件，排除误检和漏检，提高准确率。

深入学习区块链的隐私保护（五）数据隐私保护

区块链作为公开账本解决了各方信任问题，但却带来了一个新的问题： 用户的隐私如何得到保证？这在传统的集中式系统中，不存在此问题，或者 说只有“可信”第三方拥有上帝视角。如果在区块链上用户的交易信息被恶意 敌手进行分析和利用，将给用户带来严重的威胁。隐私保护问题不仅在公链 中需要考虑，在部署商业应用的联盟链中显得更为迫切。如何解决公开、透