基于大语言模型驱动的应用隐私安全检测方法

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基于大语言模型驱动的应用隐私安全检测方法
申请号:CN202411630424
申请日期:2024-11-14
公开号:CN119150363B
公开日期:2025-02-11
类型:发明专利
摘要
本公开提供一种基于大语言模型驱动的应用隐私安全检测方法,涉及网络安全技术领域,用于基于大语言模型驱动移动应用自行运行,在运行过程中检测隐私参数是否符合安全要求;不需消耗人力即可进行自动化检测,提高了检测效率。该方法包括:获取任务描述信息;识别待检测移动应用当前的界面结构信息并获取历史操作记录;对任务描述信息、当前的界面结构信息和历史操作记录进行多次处理生成目标向量表示,并将目标向量表示输入至大语言模型得到操作指令提示;根据操作指令提示控制待检测移动应用执行目标操作;在待检测移动应用执行目标操作的过程中,对待检测移动应用的隐私参数进行检测,确定隐私参数是否符合安全要求。
技术关键词
自然语言文本 大语言模型 语义特征 指令 界面 参数 计算机 网络安全技术 可读存储介质 模块 处理器 电子设备 样本 页面 平台 数据 标识 元素 明文
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