多维度iOS隐私泄露评估模型研究

针对目前iOS平台隐私泄露检测缺乏系统性的评估方法，提出了一种多维度iOS隐私泄露评估模型。该模型分为综合静态分析、动态分析和网络数据分析方法，从多维度对应用程序隐私泄露行为进行特征抽取和评估。实验测试了30款来自苹果App Store不同类型的应用程序，发现超过50%的应用程序会读取用户位置信息，约40%的应用程序存在未经用户同意发送数据到服务器的情况。该模型弥补了单一使用静态分析或动态分析方法的局限性，有效解决了隐私泄露的量化问题。