55、黑莓10和Windows Phone 8智能手机跟踪设置分析

黑莓10和Windows Phone 8智能手机跟踪设置分析

1. 引言

如今,智能手机的跟踪设置能让服务提供商访问手机上存储的唯一标识符,从而为用户提供定制化服务。然而,有研究表明,应用程序中的广告库常常会在设备所有者不知情的情况下泄露设备唯一标识符和用户物理位置等敏感信息。一般来说,智能手机用户可以控制两种跟踪服务:位置服务和广告。

我们提出问题:当黑莓10和Windows Phone 8智能手机的跟踪设置关闭时,设备是否仍可能被跟踪?这两个平台的默认跟踪设置此前未经过测试,我们将通过以下具体问题进行测试:
- 当关闭位置服务和广告跟踪设置时,能否验证应用程序是否会泄露智能手机的位置信息?
- 当撤销应用程序访问信息的权限时,是否有应用程序会访问智能手机的唯一标识符?

我们的工作贡献如下:
1. 实现一个实时流量监控平台,展示如何捕获支持Wi-Fi的智能手机上的通信。
2. 确定在黑莓10和Windows Phone 8应用程序样本中,位置服务和广告跟踪设置关闭时的工作效果。
3. 若设置未能正常运行,为用户提供建议,确保攻击者不会因应用程序中安全套接层(SSL)的不当实现而危及通信安全。

2. 相关工作
  • 黑莓 :黑莓10操作系统为开发者提供了一系列权限,用户可以在设备上控制应用程序可访问的资源。与安卓系统不同,许多黑莓权限可以在应用程序权限设置中取消勾选、提示或撤销。若应用程序尝试执行其没有权限的操作,用户会收到提示,但这往往导致用户默认接受所有权限。黑莓提醒开发者要有高度可见的隐私政策,并确保遵守当地互联网隐私法规,这使得黑莓官
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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