原来，手机是这样“窃听”你的
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“有可能性，并不代表这种恶意App已经出现且广泛传播。安全起见，建议用户在下载App时，可以通过主流应用市场下载。知名应用市场的App大都是通过了正规渠道的审核和安全检测，一定程度上可以降低个人隐私信息泄露的风险。”姜开达说道。 方法2 “浏览器指纹”乱点鸳鸯谱 特点：技术实现难度低，主要窃取和共享在同一局域网内的家人、同事的使用习惯并进行配对和共享推荐，造成的危害相对较小。 我和同事聊过的话题，怎么会忽然出现在我的手机上？我和老公私房话聊起过商品，怎么会在App中弹出？ 《IT时报》记者采访网络安全专家后发现，出卖你的可能不全是手机麦克风，还有你的局域网。 悄悄记录的“浏览器指纹” 用户恩卉（化名）向记者表示，自己在与同事面对面聊天的过程中提到了电单车的电池，但她此前从未搜索过与电池有关的任何东西。 就在其打开闲鱼App后，与电池相关的链接便出现在她的手机界面中。与此同时，她的同事正在搜索与电单车电池相关的商品，而且恩卉的闲鱼App并没有打开麦克风权限。 网络尖刀团队创始人曲子龙表示，上述案例从技术角度来讲，其实现途径源于“依存性画像”。 科技公司通过大数据给每个人都构建有用户画像，继而按照人们的习惯和喜好推送广告。
每当用户在互联网上留下痕迹，这一痕迹变成为用户的习惯或喜好，会被大数据记录在册，成为用户画像中的一个维度。 于是互联网上留下用户使用痕迹和浏览记录变成了用户的“浏览器指纹”。 身边人之间的“依存关系” 围绕“指纹”体系，用户的手机MAC地址、网卡的序列号，甚至基于手机的其他硬件标识等信息便构成了动态的用户画像。 该用户使用过的微信、QQ或者其他的浏览器的账号便成为不同App保存下来的“用户指纹ID”。如果当两个人在相同的网络环境中，二者会产生依存关系。 以电商平台的购物链接为例，甲给乙分享了一条购物链接，从乙的角度看是一个购物界面，但是在浏览器里看到的数据信息则是甲和乙两人的“浏览器指纹”，大数据会将甲乙二人定义为依存关系。 当出现了第三个人丙，在甲和丙互不认识但乙和丙认识的情况下，丙打开了乙浏览的购物链接，大数据画像会认为丙的设备也有了乙的浏览器指纹，根据大数据的依存关系，会将甲和丙的手机主人匹配成有相关性。 当甲通过了自己的网络打开了浏览器，留下了浏览器指纹，大数据会根据甲的喜好为乙和丙推送甲喜欢的信息。
这就解释了为何办公室和家庭等环境中，常常出现不同人获得的App推荐信息近似的原因。 另外，在构建用户画像的过程中，麦克风权限也是其中的要素之一。 如果甲乙二人在同一网络/地址的状态下，通过面对面聊天讨论某个商品。一旦触发了App的敏感词，例如订餐、导航等，App后台会通过开启的麦克风权限对用户聊天内容进行监听。 即便没有点开麦克风权限的用户，也会因为两人的大数据依存关系在两人同时打开同一App或者浏览器时，出现聊天中提到的商品或信息。 本文素材来自互联网 （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
