移动应用程序安全监测检测平台研究

随着移动互联网的飞速发展,移动智能终端及运行于各类移动智能终端上的移动应用程序（Mobile Internet Application,App）已全面渗透人们的工作和生活。移动应用爆发式增长带来了安全漏洞、个人隐私泄露、恶意行为等诸多问题,App的安全监测检测问题已经引起了社会大众的普遍关注。本文根据网信部门的监管需求,建设移动App监测检测平台,评判是否符合App网络安全相关标准要求。     

嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。