一种基于APP功能的隐私权限转移方法与流程

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于app功能的隐私权限转移方法，有效针对当前使用功能进行权限授予以及app功能间权限转移。

背景技术：

随着信息技术和社会的不断发展，以及移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级增长，大数据时代悄然到来，人们也越来越习惯在网络中进行交互，从而用户的个人隐私数据也不可避免的暴露在网络上，这些数据不仅对用户很重要，对企业而言也是至关重要。目前随着移动终端，例如平板电脑、智能手机等的迅速发展，人们使用手机上的app的频率越来越高，且各种app的数量也呈现爆发式的增长，app的使用越来越与人们的生活工作息息相关，人们可以使用智能手机聊天、听音乐、看电影、玩游戏、购票、支付等，导致在使用app时会有大量的个人数据，而目前在使用app时，也非常容易导致个人数据被窃取，导致个人隐私被侵犯，进而导致用户的使用体验不够好。

为了保障用户在app使用过程中的隐私安全，同时保障用户的服务体验。现有的方法一般是计算使用app时授予某个权限的风险，根据风险评估是否授予该app权限，但是这种方式仅针对于app整体计算服务质量损失，在用户使用app中某个功能时会授予当前功能并不需要使用到的权限，从而app读取到额外的用户信息，同时对于每个app都需要进行重复的计算。因此需要一种针对当前使用功能进行权限授予以及app功能间权限转移的方法，对于同样的功能类别进行权限之间的转移，并且在用户使用某个功能时自动获取需要的重要权限，剔除冗余的权限，从而改善用户的体验。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供一种基于app功能的隐私权限转移方法。

本发明实例提供的技术方案可以包括以下有益效果:

本发明提供了一种app功能间的权限转移方法，通过对同类功能app所需权限进行分析，得到每类功能所需权限，对于某个app只需得到其功能分类就可以在系统中搜索到其对应功能所需的权限，在用户开启app中某项功能时，实现同类功能隐私权限的转移，仅开启当前功能必要的权限，防止在使用app过程中被读取过多个人隐私信息，保障用户良好的服务体验，保证用户在使用app的某项功能时只需授予当前功能必要的隐私权限，过滤掉不重要的隐私权限。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：一种基于app功能的隐私权限转移方法，其特征在于，包括：获取用户使用的app，包括获取所述app的类型，形成数据库；

根据获取所述app的类型，得到app的不同功能；根据所述app的不同功能，使用所述app的不同功能与手机权限进行神经网络分类算法训练，得到app功能标签，并录入数据库形成app功能表；

根据用户使用的app的app功能标签，利用所述神经网络分类算法，确定所述app功能标签对应的app的功能是否需要开启的隐私权限，并对隐私权限进行重要程度分级；

根据用户使用的app类型，将所述app类型下的功能进行统计，构建所述用户app权限管理表，并录入数据库；

对虚假的app进行识别，预防所述虚假的app的权限被转移到正版的app中；

根据所述用户使用app的频次以及对app功能标签所对应权限的个性化修改，确定所述app是否为重点app；如果所述app为重点app，训练相应的多层感知机分类模型用于对所述重点app权限转移；

如果所述用户使用的新的app时，使用训练得到的所述多层感知机分类模型，判断是否对所述权限进行转移，如果是重点app，则进行权限转移；当加入新的app时，根据用户使用的所述app功能标签，使用余弦相似度匹配算法得到的匹配值判定所述新的app所属类型是否在所述用户app权限管理表之中；当所述用户使用的所述app所属类型不存在所述用户app权限管理表时，通过数据库中的app功能表得到所述app的类型；根据查询得到的所述app的类型，对所述新的app所对应的功能进行权限转移。

根据所述用户使用的所述app，获取所有的应用权限；根据所述用户使用的功能，对所述获取的应用权限进行非必要权限剔除；

根据所述用户使用的功能，判断所述用户使用的功能的重要性；根据对用户不再使用的所述功能重要性的判定，判断是否需要将所述功能的权限撤销。

优选地，所述获取用户使用的app，包括获取所述app的类型，形成数据库，包括：所述市面上的各类app涵盖了日常生活中所需要用到的所述各类app的类型和app的功能；通过爬虫确定爬取应用的唯一标识符，通过网络协议获取对应应用所在的页面，用户对页面中需要的数据进行提取，并进行保存，通过python爬虫爬取app应用商店中所述各类app的类型中排名前n的app。

优选地，所述根据获取所述各类app的类型，得到app的不同功能，包括：对所述各类app的类型中排名前n的app都进行以下操作：通过所述python爬虫进入到所述app的详情页，获取所述app功能，用app类型、app名称、app标签作为app功能表的表头，将爬取到的所述app以及对应的所述app功能写入所述app功能表中。

优选地，所述app以及对应的所述app功能写入所述app功能表，包括：在网盘app中，所具有的功能标签有资料分享、聊天、笔记、文件清理、pdf工具；支付类app所具有的功能标签有转账、支付、聊天；将所述app以及对应的所述app功能写入数据库中，所述app功能表中的表头可以为：[实用工具类；网盘；资料分享]、[实用工具类；网盘；聊天]、[实用工具类；网盘；笔记]、[实用工具类；网盘；文件清理]、[实用工具类；网盘；pdf工具]。

优选地，所述根据所述app的不同功能，使用所述app的不同功能与手机权限进行神经网络分类算法训练，包括：从网页中通过所述python爬虫爬取得到所述app常用手机权限列表，从所述app功能表中读取所述app功能标签，将所述app功能标签与所述app常用手机权限列表中的每一个手机权限作为神经网络分类算法的输入特征，用标签0表示所述app功能标签不使用所述手机权限，标签1表示所述app功能标签使用所述手机权限；具体过程为，先将所述app功能标签与所述手机权限输入到bert预训练模型中，得到对应的嵌入式向量表示，然后将所述嵌入式向量表示输入到bi-lstm层，最后输出1或者0，表示所述app功能标签是否使用所述手机权限；此分类模型使用交叉熵损失函数，f1值作为评测指标，通过不断迭代和反向传播，学习所述模型中需要的参数，当f1值达到指定阈值时，所述模型停止训练，并保存此时所述模型学习到的参数。

优选地，所述根据用户使用的app的app功能标签，利用所述神经网络分类算法，确定所述app功能标签对应的app的功能是否需要开启的隐私权限，并对隐私权限进行重要程度分级，包括：从所述数据库中的所述app功能表中读取所述用户使用app的功能，同时从网页中通过所述python爬虫爬取得到所述app常用手机权限列表，将所述用户使用app的功能与所述app常用手机权限列表中的每一个权限分别输入到所述神经网络分类算法中，所述神经网络分类算法输出1表示所述用户使用app的功能需要使用所述手机权限，则将所述手机权限添加到所述app功能表中所述用户使用app的功能所对应的所述必要权限，将所述app常用手机权限列表中的剩余的所述手机权限添加到所述app功能表中所述用户使用app的功能所对应的所述非必要权限，完成所述app功能表的更新。

优选地，所述根据用户使用的app类型，将所述app类型下的功能进行统计，构建所述用户app权限管理表，并录入数据库，包括：通过所述用户使用的app，查询所述数据库中的所述app功能表，得到所述app对应的所述功能标签以及所述功能标签所对应的必要隐私权限和非必要隐私权限，所述app含有多个所述app功能标签，则最终所述app会出现在多个所述app功能标签中；为所述用户构建所述用户app权限管理表，所述用户app权限管理表的表头为用户名、功能标签、app名、app类型、必要隐私权限、非必要权限。

优选地，所述用户构建用户app权限管理表，包括：所述用户使用网盘app，通过查询所述数据库中的所述app功能表，读取所述网盘app所对应的功能标签：资料分享、聊天、笔记、文件清理、pdf工具；以及所述功能标签所对应的必要权限和非必要权限：所述资料分享所对应的必要权限为获取资料所在链接位置的权限，非必要权限为获取相机权限、获取位置权限；所述聊天所对应的必要权限为获取通信权限，非必要权限为获取转账权限、获取转账权限；所述笔记所对应的必要权限为获取存储权限，非必要权限为获取位置权限、获取转账权限；所述文件清理所对应的必要权限为获取文件访问权限，非必要权限为获取位置权限，获取相机权限；所述pdf工具所对应的必要权限为文件访问权限，非必要权限为获取相机权限、获取转账权限；将以上得到的信息分别写到所述用户app权限管理表的用户名、功能标签、app名、app类型、必要隐私权限、非必要权限各列中。

优选地，所述对虚假的app进行识别，预防所述虚假的app的权限被转移到正版的app中，包括：从所述数据库中的所述app功能表中读取所述app名称，得到app名称集合，并对所述app名称集合中的每一个app做以下操作：使用所述python爬虫爬取所述app应用商场中所述app对应的用户评价页面，获取所述用户对所述app的负面评论，所述app的负面评论中含有“诈骗”、“权限举报”字样出现的频率超过一定的阈值，则将所述app的有关信息从所述app功能权限转移表中删除，判定所述app为所述虚假app。

优选地，根据所述用户使用app的频次以及对app功能标签所对应权限的个性化修改，确定所述app是否为重点app，包括：用户使用所述app的频次过一定的阈值；或者是用户根据自己的需求对所述app进行权限的修改并赋予一定的特殊权限的，对所述用户修改过的所述权限在所述数据库中的所述用户app权限管理表中用“1”进行标注；通过查询所述用户app权限管理表得到所述用户中对所述权限有“1”标记的app。

优选地，所述如果所述app为重点app，训练相应的多层感知机分类模型用于对所述重点app权限转移，包括：将所述用户名、所述app功能标签、转移权限的app名、转移权限、被授予转移权限的app名作为多层感知机分类模型的特征输入，先将所述用户名、所述功能标签、所述转移权限的app名、所述转移权限、所述被授予转移权限的app名输入到所述bert预训练模型中，得到每一个特征的向量化表示，将所述向量化表示输入到多层感知机模型中，模型输出2或者0；其中标签2表示权限转移成功，标签0表示权限转移失败；通过反向传播算法对所述多层感知机模型中的权重进行训练，使用f1值作为评测指标，通过不断迭代的方式，所述多层感知机模型不断学习模型中的参数，当所述f1值达到设定的阈值，所述多层感知机模型停止迭代且训练完成，将此时所述多层感知机模型学习到参数保存下来，为后面使用所述多层感知机模型进行预测时使用。

优选地，所述对所述重点app权限转移，包括：所述用户下载的app与所述重点app类型相同的app时，在进行所述权限转移时，将所述用户名、所述功能标签、所述转移权限的app名、所述转移权限、所述被授予转移权限的app名输入到训练好的所述神经网络分类模型中，判定所述转移权限是否进行所述权限转移；对于所述有“1”标记的权限不是直接进行所述权限转移，而是用消息提示的方式对所述用户进行提醒，询问所述用户是否真的需要将所述有“1”标记的权限赋予给所述用户下载的app，若用户同意，则将所述有“1”标记的权限进行所述权限转移，同时，将所述有“1”标记的权限也用“1”进行标注；同时，在所述用户app权限权限管理表中记录所述被授予转移权限的app名，对于所述功能标签所对应的所述必要权限和所述非必要权限添加标记“由所述app通过所述转移权限获得”信息。

优选地，所述根据用户使用的所述app功能标签，使用余弦相似度匹配算法得到的匹配值判定所述新的app所属类型是否在所述用户app权限管理表之中，包括：从所述数据库中所述用户app权限管理表中获取所述app类型和所述app名，并对每一对所述app类型和所述app名输入到所述bert预训练模型中，得到每对所述app类型和所述app名的向量化表示，同样，将所述app输入到所述bert预训练模型中，得到所述app的向量化表示，使用余弦相似度匹配方法度量所述app类型和所述app名的向量化表示与app的向量化表示，得到的相似度最高值满足设定的阈值，判定所述app与所述相似度最高值所对应的app为同一类型。

优选地，所述当所述用户使用的所述app所属类型不存在所述用户app权限管理表时，通过数据库中的app功能表得到所述app的类型，包括：从所述数据库中所述app功能表中获取所述app类型和所述app名，并对每一对所述app类型和所述app名输入到所述bert预训练模型中，得到每对app类型和app名的向量化表示，同样，将所述app输入到所述bert预训练模型中，得到所述app的向量化表示，使用所述余弦相似度匹配方法度量所述app的向量化表示与所述每对app类型和app名的向量化表示，判定所述app与相似度最高值所对应的app为同一类型。

优选地，所述根据查询得到的所述app的类型，对所述新的app所对应的功能进行权限转移，包括：所述用户使用的所述app的类型是通过查询所述数据库中所述用户app权限管理表得到时，将所述相似度最高值所对应的app对应功能开启的权限转移到所述app中，并将所述相似度最高值所对应的app对应功能开启的权限转移为使用所述app所对应的功能时需要开启的必要权限；所述用户使用的所述app所属类型是通过查询所述数据库中所述app功能表得到时，查找所述app所对应的功能所需的所述必要权限，同样，将所述必要权限转移为使用所述app所对应的功能时需要开启的所述必要权限。

优选地，所述根据用户使用的所述app功能标签，使用余弦相似度匹配算法得到的匹配值判定，得到跟相似度最高值所对应的app对应功能开启的所述必要权限，包括：所述用户使用设备上下载好的所述app时，所述app将通过查询所述用户app权限管理表中得到所述app中可执行的所有功能，同时将所述所有功能所对应的全部权限进行开启，这些权限包括必要权限和非必要权限。

优选地，所述对所述获取的应用权限进行非必要权限剔除，包括：所述用户只使用所述app中的一项功能时，通过查询所述用户app权限管理表，得到所述app下所述功能所对应的所述必要权限和所述非必要权限，对所述必要权限继续开启，而对于所述非必要权限进行剔除。

优选地，所述根据所述用户使用的功能，判断所述用户使用的功能的重要性，包括：所述用户使用所述app时，获取所述用户使用的功能，当所述用户退出所述用户使用的功能时，设定计时器进行计时，如果所述用户长时间未使用所述功能，此时通过查询所述用户app权限管理表得到所述功能所对应的所述必要权限，如果所述必要权限中含有所述有“1”标记的权限，则说明所述功能对所述用户来说是比较重要的；如果所述功能所对应的所述必要权限中不含有所述有“1”标记的权限，则默认所述功能对所述用户来说并不重要。

优选地，所述根据对用户不再使用的所述功能重要性的判定，判断是否需要将所述功能的权限撤销，包括：当所述用户不再使用的所述功能属于重要功能时，询问用户是否需要继续使用当前功能，如果不需要，则将当前功能开启的权限进行收回；当用户不再使用的功能属于不重要功能时，则对该功能所使用的权限直接收回；同样，如果用户退出app，则回收所有的权限，防止app在用户未使用期间长时间获取用户权限。

附图说明

图1为本发明基于app功能的隐私权限转移方法和系统实施例的流程图。

图2为本发明基于app功能的隐私权限转移方法和系统实施例的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

图1为本发明基于app功能的隐私权限转移方法和系统的流程图。如图1所示，本实施例一种基于app功能的隐私权限转移方法和系统具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取用户使用的app，包括获取所述app的类型，形成数据库。

所述市面上的各类app涵盖了日常生活中所需要用到的所述各类app的类型和app的功能；通过爬虫确定爬取应用的唯一标识符，通过网络协议获取对应应用所在的页面，用户对页面中需要的数据进行提取，并进行保存，通过python爬虫爬取app应用商店中所述各类app的类型中排名前n的app。

例如通过python网络爬虫技术爬取360应用商店中包含的各种类型：影音娱乐类、实用工具类、教育类、出行导航类等，再爬取各种类型下排名前n=3的app，影音娱乐类对应的app：芒果tv、爱奇艺、腾讯视频；实用工具类对应的app：百度网盘、支付宝、夸克；教育类对应的app：小猿拍题、作业帮、流利说；出行导航类对应的app：花小猪打车、腾讯地图、货拉拉。

步骤102，根据获取所述app的类型，得到app的不同功能。

对所述各类app的类型中排名前n的app都进行以下操作：通过所述python爬虫进入到所述app的详情页，获取所述app功能，用app类型、app名称、app标签作为app功能表的表头，将爬取到的所述app以及对应的所述app功能写入所述app功能表中。

例如在网盘app中，所具有的功能标签有资料分享、聊天、笔记、文件清理、pdf工具；支付类app所具有的功能标签有转账、支付、聊天；将所述app以及对应的所述app功能写入数据库中，所述app功能表中的表头可以为：[实用工具类；网盘；资料分享]、[实用工具类；网盘；聊天]、[实用工具类；网盘；笔记]、[实用工具类；网盘；文件清理]、[实用工具类；网盘；pdf工具]。

步骤103，根据所述app的不同功能，使用所述app的不同功能与手机权限进行神经网络分类算法训练。

从网页中通过所述python爬虫爬取得到所述app常用手机权限列表，从所述app功能表中读取所述app功能标签，将所述app功能标签与所述app常用手机权限列表中的每一个手机权限作为神经网络分类算法的输入特征，用标签0表示所述app功能标签不使用所述手机权限，标签1表示所述app功能标签使用所述手机权限；具体过程为，先将所述app功能标签与所述手机权限输入到bert预训练模型中，得到对应的嵌入式向量表示，然后将所述嵌入式向量表示输入到bi-lstm层，最后输出1或者0，表示所述app功能标签是否使用所述手机权限；此分类模型使用交叉熵损失函数，f1值作为评测指标，通过不断迭代和反向传播，学习所述模型中需要的参数，当f1值达到指定阈值时，所述模型停止训练，并保存此时所述模型学习到的参数。

步骤104，根据用户使用的app的app功能标签，利用所述神经网络分类算法，确定所述app功能标签对应的app的功能是否需要开启的隐私权限，并对隐私权限进行重要程度分级。

从所述数据库中的所述app功能表中读取所述用户使用app的功能，同时从网页中通过所述python爬虫爬取得到所述app常用手机权限列表，将所述用户使用app的功能与所述app常用手机权限列表中的每一个权限分别输入到所述神经网络分类算法中，所述神经网络分类算法输出1表示所述用户使用app的功能需要使用所述手机权限，则将所述手机权限添加到所述app功能表中所述用户使用app的功能所对应的所述必要权限，将所述app常用手机权限列表中的剩余的所述手机权限添加到所述app功能表中所述用户使用app的功能所对应的所述非必要权限，完成所述app功能表的更新。

例如，通过python爬虫技术可以得到支付宝的常用手机权限列表：存储权限、获取联系人信息权限、获取个人信息权限、获取相机权限等；对于支付宝的转账功能来说，将转账与手机权限列表中的每一项分别输入到训练好的神经网络分类算法中，得到获取个人信息权限这个权限标签为1，其余权限标签为0。因此，在app功能表中，支付宝的转账功能所对应的必要隐私权限中填入获取个人信息权限，而非必要隐私权限中填入存储权限、获取联系人信息权限、获取相机权限，完成app功能表的更新。

步骤105，根据用户使用的app类型，将所述app类型下的功能进行统计，构建所述用户app权限管理表，并录入数据库。

通过所述用户使用的app，查询所述数据库中的所述app功能表，得到所述app对应的所述功能标签以及所述功能标签所对应的必要隐私权限和非必要隐私权限，所述app含有多个所述app功能标签，则最终所述app会出现在多个所述app功能标签中；为所述用户构建所述用户app权限管理表，所述用户app权限管理表的表头为用户名、功能标签、app名、app类型、必要隐私权限、非必要权限。

例如，所述用户使用网盘app，通过查询所述数据库中的所述app功能表，读取所述网盘app所对应的功能标签：资料分享、聊天、笔记、文件清理、pdf工具；以及所述功能标签所对应的必要权限和非必要权限：所述资料分享所对应的必要权限为获取资料所在链接位置的权限，非必要权限为获取相机权限、获取位置权限；所述聊天所对应的必要权限为获取通信权限，非必要权限为获取转账权限、获取转账权限；所述笔记所对应的必要权限为获取存储权限，非必要权限为获取位置权限、获取转账权限；所述文件清理所对应的必要权限为获取文件访问权限，非必要权限为获取位置权限，获取相机权限；所述pdf工具所对应的必要权限为文件访问权限，非必要权限为获取相机权限、获取转账权限；将以上得到的信息分别写到所述用户app权限管理表的用户名、功能标签、app名、app类型、必要隐私权限、非必要权限各列中。

步骤106，对虚假的app进行识别，预防所述虚假的app的权限被转移到正版的app中。

从所述数据库中的所述app功能表中读取所述app名称，得到app名称集合，并对所述app名称集合中的每一个app做以下操作：使用所述python爬虫爬取所述app应用商场中所述app对应的用户评价页面，获取所述用户对所述app的负面评论，所述app的负面评论中含有“诈骗”、“权限举报”字样出现的频率超过一定的阈值，则将所述app的有关信息从所述app功能权限转移表中删除，判定所述app为所述虚假app。

例如，从app应用商场中获取bapp的用户评价，并且超过10个用户的评价中出现“诈骗”或“权限举报”等字样，则判定bapp为虚假app，并将数据库中所有有关bapp中的数据从app功能表中删除。

步骤107，根据所述用户使用app的频次以及对app功能标签所对应权限的个性化修改，确定所述app是否为重点app。

用户使用所述app的频次过一定的阈值；或者是用户根据自己的需求对所述app进行权限的修改并赋予一定的特殊权限的，对所述用户修改过的所述权限在所述数据库中的所述用户app权限管理表中用“1”进行标注；通过查询所述用户app权限管理表得到所述用户中对所述权限有“1”标记的app。

例如，用户张三每天使用微信app的频次超过10次，通过查询数据库中的app功能表可知，微信app具有“聊天”功能，该功能所对应的必要权限为获取个人信息，用户张三根据自己的需求将“获取微信聊天记录”也赋予给“聊天”功能，这样，在“聊天”功能所对应的必要权限中添加了“获取微信聊天记录”这项权限，并且在这项权限用标记“1”进行标注。此时微信app设定为用户张三的重点app。

步骤108，如果所述app为重点app，训练相应的多层感知机分类模型用于对所述重点app权限转移。

将所述用户名、所述app功能标签、转移权限的app名、转移权限、被授予转移权限的app名作为多层感知机分类模型的特征输入，先将所述用户名、所述功能标签、所述转移权限的app名、所述转移权限、所述被授予转移权限的app名输入到所述bert预训练模型中，得到每一个特征的向量化表示，将所述向量化表示输入到多层感知机模型中，模型输出2或者0；其中标签2表示权限转移成功，标签0表示权限转移失败；通过反向传播算法对所述多层感知机模型中的权重进行训练，使用f1值作为评测指标，通过不断迭代的方式，所述多层感知机模型不断学习模型中的参数，当所述f1值达到设定的阈值，所述多层感知机模型停止迭代且训练完成，将此时所述多层感知机模型学习到参数保存下来，为后面使用所述多层感知机模型进行预测时使用。

步骤109，如果所述app为重点app，对所述重点app权限转移。

所述用户下载的app与所述重点app类型相同的app时，在进行所述权限转移时，将所述用户名、所述功能标签、所述转移权限的app名、所述转移权限、所述被授予转移权限的app名输入到训练好的所述神经网络分类模型中，判定所述转移权限是否进行所述权限转移；对于所述有“1”标记的权限不是直接进行所述权限转移，而是用消息提示的方式对所述用户进行提醒，询问所述用户是否真的需要将所述有“1”标记的权限赋予给所述用户下载的app，若用户同意，则将所述有“1”标记的权限进行所述权限转移，同时，将所述有“1”标记的权限也用“1”进行标注；同时，在所述用户app权限权限管理表中记录所述被授予转移权限的app名，对于所述功能标签所对应的所述必要权限和所述非必要权限添加标记“由所述app通过所述转移权限获得”信息。

例如，用户从app应用商场中下载了一款聊天类app，这款app与用户手机中的重点app微信的聊天功能相似，在将微信的权限转移时，先判定该权限是否是具有“1”标记的特殊权限，若遇到微信的具有“1”标记的特殊权限“访问微信聊天记录”时，不是直接将该权限进行转移，而是用消息提示的方式询问用户“访问微信聊天记录”权限是否赋给刚下载的聊天类app，若用户同意，则将该特殊权限进行权限转移，并在用户app权限管理表中该聊天类app所对应的“访问微信聊天记录”权限标记为“1”；若是普通权限，则将对应的用户名张三、聊天、微信、权限b、聊天类app输入到训练好的决策树分类算法中，判定权限b是否进行权限转移，若输出标签为2，则进行权限转移，并在用户app权限权限管理表中添加“由微信通过转移权限获得”标记信息，若输出标签为0，则不进行权限转移。

步骤110，根据用户使用的所述app功能标签，使用余弦相似度匹配算法得到的匹配值判定所述新的app所属类型是否在所述用户app权限管理表之中。

从所述数据库中所述用户app权限管理表中获取所述app类型和所述app名，并对每一对所述app类型和所述app名输入到所述bert预训练模型中，得到每对所述app类型和所述app名的向量化表示，同样，将所述app输入到所述bert预训练模型中，得到所述app的向量化表示，使用余弦相似度匹配方法度量所述app类型和所述app名的向量化表示与app的向量化表示，得到的相似度最高值满足设定的阈值，判定所述app与所述相似度最高值所对应的app为同一类型。

步骤111，当所述用户使用的所述app所属类型不存在所述用户app权限管理表时，通过数据库中的app功能表得到所述app的类型。

从所述数据库中所述app功能表中获取所述app类型和所述app名，并对每一对所述app类型和所述app名输入到所述bert预训练模型中，得到每对app类型和app名的向量化表示，同样，将所述app输入到所述bert预训练模型中，得到所述app的向量化表示，使用所述余弦相似度匹配方法度量所述app的向量化表示与所述每对app类型和app名的向量化表示，判定所述app与相似度最高值所对应的app为同一类型。

步骤112，根据查询得到的所述app的类型，对所述新的app所对应的功能进行权限转移。

所述用户使用的所述app的类型是通过查询所述数据库中所述用户app权限管理表得到时，将所述相似度最高值所对应的app对应功能开启的权限转移到所述app中，并将所述相似度最高值所对应的app对应功能开启的权限转移为使用所述app所对应的功能时需要开启的必要权限；所述用户使用的所述app所属类型是通过查询所述数据库中所述app功能表得到时，查找所述app所对应的功能所需的所述必要权限，同样，将所述必要权限转移为使用所述app所对应的功能时需要开启的所述必要权限。

例如，用户已经下载了高德地图app，但又重新下载了百度地图app，通过余弦相似度匹配算法，我们可以知道高德地图和百度地图是同类型的app，并且功能都是一致的，则可以直接将高德地图app中的权限转移到百度地图app上，在用户app权限管理子表中标记相应的功能需要的必要权限和不需要开启的非必要权限，并且添加“由高德地图通过转移权限获得”标记信息。

步骤113，根据用户使用的所述app功能标签，使用余弦相似度匹配算法得到的匹配值判定，得到跟相似度最高值所对应的app对应功能开启的所述必要权限。

所述用户使用设备上下载好的所述app时，所述app将通过查询所述用户app权限管理表中得到所述app中可执行的所有功能，同时将所述所有功能所对应的全部权限进行开启，这些权限包括必要权限和非必要权限。

例如，用户张三在使用百度地图时，百度地图通过查询张三app权限管理表得到各项功能所需要开启的权限：获取存储权限、获取位置权限、获取个人信息权限，将这些权限全部开启。

步骤114，所述根据所述用户使用的所述app，获取所有的应用权限；根据所述用户使用的功能，对所述获取的应用权限进行非必要权限剔除。

所述用户只使用所述app中的一项功能时，通过查询所述用户app权限管理表，得到所述app下所述功能所对应的所述必要权限和所述非必要权限，对所述必要权限继续开启，而对于所述非必要权限进行剔除。

例如，用户张三在使用百度地图时，百度地图通过查询张三app权限管理表得到各项功能所需要开启的全部权限：获取存储权限、获取位置权限、获取个人信息权限，并将这些权限全部开启。而张三只用到百度地图中的导航功能，对于导航功能来说，获取位置权限是必要权限，而剩余的权限属于非必要权限，因此只保留获取位置权限，将其他的权限进行剔除。

步骤115，根据所述用户使用的功能，判断所述用户使用的功能的重要性。

所述用户使用所述app时，获取所述用户使用的功能，当所述用户退出所述用户使用的功能时，设定计时器进行计时，如果所述用户长时间未使用所述功能，此时通过查询所述用户app权限管理表得到所述功能所对应的所述必要权限，如果所述必要权限中含有所述有“1”标记的权限，则说明所述功能对所述用户来说是比较重要的；如果所述功能所对应的所述必要权限中不含有所述有“1”标记的权限，则默认所述功能对所述用户来说并不重要。

步骤116，根据对用户不再使用的所述功能重要性的判定，判断是否需要将所述功能的权限撤销。

当所述用户不再使用的所述功能属于重要功能时，询问用户是否需要继续使用当前功能，如果不需要，则将当前功能开启的权限进行收回；当用户不再使用的功能属于不重要功能时，则对该功能所使用的权限直接收回；同样，如果用户退出app，则回收所有的权限，防止app在用户未使用期间长时间获取用户权限

例如，用户张三目前正在使用支付宝的支付/转账功能，则通过查询张三app权限管理表可知，支付/转账功能所使用的的必要权限为获取相机权限、读取个人信息权限，其中读取个人信息权限是具有标记“1”的权限。如果用户张三将支付宝放至后台运行或者切换至使用支付宝中的其他如社交聊天的功能，计时器开始工作，如果超过10分钟用户没有任何响应，则将获取相机权限直接关闭，而对于标记“1”的读取个人信息权限，需要询问用户是否回收。