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作者：宋策;赵小林;谢昆;刘晓然;李彬涵;
单位：北京理工大学;首都体育学院;
摘要：随着智能设备的普及，其应用系统已成为恶意软件攻击的主要目标，存在巨大的网络安全隐患。健身App因其获取数据的隐私性和敏感性，面临的数据安全问题更加严峻，其安全度量模型成为解决这一挑战的关键点。目前的安全度量模型多数基于静态特征构建，未能全面考虑智能设备的动态网络行为。为了弥补这一不足，提出一种基于网络行为的健身App安全度量模型，运用协方差矩阵对网络空间进行转换，提高了对恶意软件攻击识别的准确率，根据健身App的动态网络行为特征，更全面地揭示了其安全状态，同时结合黎曼度量，有效描述了网络安全风险，并计算其值，从而构建出一个基于恶意软件攻击识别与黎曼流形的风险度量模型，以实现更安全的数据保护。
关键词：数据安全;;网络行为;;黎曼流形;;风险度量模型;;协方差矩阵
基金资助：国家重点研发计划项目（2022YFC3600400）
