随着信息技术的发展,移动应用中信息数据的安全性日益引起学界的重视。目前,在个人信息数据提取分析中所存在的效率低下、依赖人工识别等问题已经成为阻碍技术推广的瓶颈。该文在分析现有研究趋势与技术的基础上,针对移动端应用程序的隐私文件提出了一种基于K近邻分类的移动端个人信息分类算法,对移动端个人信息数据进行分类学习,通过实例验证了该方法的高效性和可靠性,为个人信息分类检测提供了新思路。
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