一種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法
【專利摘要】本發(fā)明一種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法，屬于移動應(yīng)用領(lǐng)域；首先，收集每個用戶使用不同移動應(yīng)用程序的時間，建立該用戶對每個移動應(yīng)用程序的喜好模型；根據(jù)每個用戶使用的不同應(yīng)用程序的時間期望值，分別計算每個應(yīng)用程序的流行度；然后，對所有用戶使用的所有移動應(yīng)用程序根據(jù)功能進(jìn)行分類；搜集并記錄每類中每個移動應(yīng)用程序的隱私訪問權(quán)限信息；根據(jù)隱私訪問權(quán)限信息計算每個應(yīng)用程序的隱私風(fēng)險評分；最后，針對每類，采用現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論，根據(jù)流行度和隱私風(fēng)險評分進(jìn)行排序，將排名最高的移動應(yīng)用程序推薦給用戶。優(yōu)點(diǎn)在于：既滿足了用戶對移動應(yīng)用程序的使用需求，又能有效地防止用戶的隱私被侵犯。
【專利說明】
-種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于移動應(yīng)用領(lǐng)域，設(shè)及一種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，顛覆了世界W網(wǎng)頁為核屯、的應(yīng)用形態(tài)，催生了全新的應(yīng) 用服務(wù)體系。當(dāng)前，W網(wǎng)頁為核屯、的應(yīng)用形態(tài)無法成功遷移至移動領(lǐng)域，而應(yīng)用商店的服務(wù) 體系則快速被用戶接受，當(dāng)前原生應(yīng)用程序商店仍是應(yīng)用聚合的主導(dǎo)平臺，App成為移動互 聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)的主導(dǎo)形態(tài);2013年年底，蘋果App Store與谷歌Google Play的A卵下載規(guī)模 達(dá)到500億次，應(yīng)用規(guī)模均超過100萬個，而截止2014年2月，我國主要第S方應(yīng)用商店App規(guī) 模累計接近400萬個，累計下載規(guī)模已經(jīng)超過3000億次。
[0003] 雖然應(yīng)用程序商店(如Google Play)會定期刪除異常的或者劣質(zhì)的App,但是運(yùn)些 應(yīng)用商店并沒有注意到設(shè)及隱私侵犯的App。他們被下載到移動設(shè)備上，如果移動用戶使用 它們，則私人信息可能會被應(yīng)用泄露。對于不同的功能，不同類型的私人信息會被泄露。例 如，基于位置的服務(wù)需要獲取用戶的實(shí)時位置信息，而運(yùn)可能會是用戶不希望暴露的家庭 或者工作場所;社交感知服務(wù)需要提取用戶的聯(lián)系人信息，運(yùn)同樣侵犯了用戶的個人生活。 事實(shí)上，據(jù)報道，用戶在使用App時越來越關(guān)注自己的隱私。IDG新聞最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示， 超過30%的移動用戶更傾向于在了解App所收集的私人信息之后卸載運(yùn)些App。
[0004] 眾所周知，現(xiàn)有的App推薦算法大多是將受歡迎程度高的App推薦給用戶。導(dǎo)致忽 視了 App本身存在的隱私問題。為了發(fā)現(xiàn)App的異常，人們提出了一些關(guān)注隱私的App檢測和 推薦機(jī)制。但是，運(yùn)些機(jī)制要么關(guān)注服務(wù)提供者運(yùn)邊，讓應(yīng)用商店推薦那些較少隱私憂慮的 App,要么祀向于開發(fā)者運(yùn)邊，對App內(nèi)部進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)惡意代碼后限制App的訪問權(quán)限。但 是，運(yùn)些工作需要與服務(wù)提供者或者App開發(fā)者進(jìn)行合作，難W在實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明針對上述移動應(yīng)用程序的推薦方法中存在的問題，提出了一種基于用戶隱 私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法，首先根據(jù)用戶使用移動應(yīng)用程序的喜好，計算每個移動應(yīng)用 程序的流行度，然后對用戶使用的應(yīng)用程序進(jìn)行分類，再從每類中選出流行度高且對用戶 隱私侵犯較少的應(yīng)用程序來推薦給用戶，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對用戶的隱私保護(hù)。
[0006] 具體步驟如下：
[0007] 步驟一、針對每個用戶，收集該用戶使用不同移動應(yīng)用程序的時間，建立該用戶對 使用的每個移動應(yīng)用程序的喜好模型；
[000引用戶化使用移動應(yīng)用程序aj的喜好模型化j如下：
[0009]
[0010] T表示數(shù)據(jù)采集時間段內(nèi)，用戶化使用不同移動應(yīng)用程序的時間總和;fu(t)表示 用戶化使用移動應(yīng)用程序aj的概率，如果用戶化使用了移動應(yīng)用程序aj，fij(t) = l，否則fij (t) =Oo
[0011] ^表示用戶化使用應(yīng)用程序^的時間;m表示數(shù)據(jù)采集時間段T內(nèi)，用戶使用移動應(yīng) 用程序^的最后時間段；
[0012]用戶Ui使用應(yīng)用程序a撕時間遵從泊松分布= 為期望值；
[0013] 步驟二、針對每個用戶，根據(jù)該用戶使用的不同應(yīng)用程序的時間期望值，分別計算 每個應(yīng)用程序的流行度；
[0014] 針對用戶化使用的移動應(yīng)用程序計算該移動應(yīng)用程序a北勺流行度T(aj)，如下：
[0015]
[0016] 出是使用了應(yīng)用程序^的用戶總數(shù)量；
[0017] 步驟=、對所有用戶使用的所有移動應(yīng)用程序根據(jù)功能進(jìn)行分類；
[0018] 所有移動應(yīng)用程序的數(shù)量為N個，將具有相同或相似功能的移動應(yīng)用程序分為同 一類。
[0019] 步驟四、針對分類后的每類移動應(yīng)用程序，捜集并記錄該類別中每個移動應(yīng)用程 序的隱私訪問權(quán)限信息；
[0020] 隱私訪問權(quán)限信息包括正常權(quán)限信息、嚴(yán)重權(quán)限信息和系統(tǒng)權(quán)限信息。
[0021] 正常權(quán)限信息是指不會設(shè)及到移動用戶過多的敏感信息;嚴(yán)重權(quán)限信息是指嚴(yán)重 設(shè)及到用戶隱私的信息;系統(tǒng)權(quán)限信息是指對硬件和系統(tǒng)的控制相關(guān)的權(quán)限信息。
[0022] 步驟五、根據(jù)每個移動應(yīng)用程序的隱私訪問權(quán)限信息，計算該應(yīng)用程序的隱私風(fēng) 險評分；
[0023] 針對移動應(yīng)用程序aj，計算該應(yīng)用程序a非又限信息的隱私風(fēng)險評分門，公式為：
[0024]
[002引P功移動應(yīng)用程序a撕權(quán)限信息組成的集合;Pf山,1加,2,…，P川};元素化k為 移動應(yīng)用程序W請求訪問的第k個權(quán)限信息，K為移動應(yīng)用程序aj的權(quán)限信息數(shù)量;P^k的值 為1或0,移動應(yīng)用程序W請求訪問權(quán)限信息化k，則P川的值為1;否則P川的值為0。
[0026] n是請求訪問權(quán)限信息化k成功的概率，1-rk是請求訪問權(quán)限信息P川失敗的概率； 計算公式如下：
[0027]
[0028] ao，bo是為區(qū)分訪問權(quán)限對隱私的侵犯程度而設(shè)置的兩個系數(shù)，針對系統(tǒng)權(quán)限信息 在Beta分布中設(shè)置ao = l，bo = 2N;針對嚴(yán)重權(quán)限信息設(shè)置ao = l，bo = N，針對正常權(quán)限信息 設(shè)置 a〇=l，bo=l。
[0029] 然后，根據(jù)門計算移動應(yīng)用程序aj的隱私風(fēng)險評分R(aj)，公式為：
[0030] R(aj)=-ln[ (aj |rk)]=-ln[ 0f*f (Pj)]
[0031] Of為隱私風(fēng)險分配的權(quán)重值。
[0032] 步驟六、采用現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論對每一類別中的所有移動應(yīng)用程序，根據(jù)流行度 和隱私風(fēng)險評分進(jìn)行排序，將排名最高的移動應(yīng)用程序推薦給用戶。
[0033] 針對移動應(yīng)用程序aj，計算公式如下：
[0034] max[T(aj)-b*R(aj)]
[0035] S. t .R(aj) >wi&T(aj) >W2
[0036] b為隱私和流行度的比例系數(shù);Wi為隱私風(fēng)險評分的臨界值;W2為流行度的臨界值；
[0037] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0038] 與已有的推薦算法相比，本發(fā)明所提出的移動應(yīng)用程序推薦算法能有效地對用戶 的隱私進(jìn)行保護(hù)，在最大限度保護(hù)用戶的隱私的同時，能給用戶推薦流行度高的移動應(yīng)用 程序，既滿足了用戶對移動應(yīng)用程序的使用需求，又能有效地防止用戶的隱私被侵犯。
【附圖說明】
[0039] 圖1為本發(fā)明一種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法流程圖；
【具體實(shí)施方式】
[0040] 下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0041] 本發(fā)明根據(jù)用戶使用移動應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，建立用戶使用移動應(yīng)用程序的喜好模 型，確定移動應(yīng)用程序的流行度，對移動應(yīng)用程序進(jìn)行分類并對其隱私風(fēng)險系數(shù)進(jìn)行量化， 結(jié)合移動應(yīng)用程序的流行度和隱私風(fēng)險系數(shù)，從每一類別中推薦流行度高且對用戶隱私侵 犯較少的應(yīng)用程序給用戶W保護(hù)用戶的隱私。
[0042] 具體步驟如下：
[0043] 步驟一、針對每個用戶，收集該用戶使用不同移動應(yīng)用程序的時間，建立該用戶對 使用的每個移動應(yīng)用程序的喜好模型；
[0044] 用戶使用移動設(shè)備上的移動應(yīng)用程序的喜好模型，是根據(jù)用戶使用移動應(yīng)用程序 的持續(xù)時間來建立的，由用戶使用每一個移動應(yīng)用程序的持續(xù)時間與用戶使用所有移動應(yīng) 用程序的總持續(xù)時間的比值表示。
[0045] 用戶化使用移動應(yīng)用程序W的喜好模型化苗日下：
[0046]
[0047] T表示數(shù)據(jù)采集時間段內(nèi)，用戶化使用不同移動應(yīng)用程序的時間總和;fu(t)表示 用戶化使用移動應(yīng)用程序aj的概率，如果用戶化使用了移動應(yīng)用程序aj，fij(t) = l，否則fij (t)=0〇
[004引對上式進(jìn)行簡化后，如下：
[0049]
[0化0]表示用戶化使用應(yīng)用程序^的時間;m表示數(shù)據(jù)采集時間段T內(nèi)，用戶使用移動應(yīng) 用程序^的最后時間段；
[0051]用戶Ui使用應(yīng)用程序a撕時間遵從泊松分布，期望值為Au,則Uu = l-、J。
[0052] 喜好模型化J的值越大，說明移動應(yīng)用程序aj被用戶化使用的時間更長，該移動應(yīng) 用程序W將會有更多的機(jī)會被用戶化訪問其隱私信息。
[0053] 步驟二、針對每個用戶，根據(jù)該用戶使用的不同應(yīng)用程序的時間期望值，分別計算 每個應(yīng)用程序的流行度；
[0054] 移動應(yīng)用程序的流行度是根據(jù)已有的用戶使用移動應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，與所有使用 了該移動應(yīng)用程序的用戶的使用時間的期望值有關(guān)，該期望值與用戶使用該移動應(yīng)用程序 的持續(xù)時間與用戶使用所有移動應(yīng)用程序的總持續(xù)時間的比值有關(guān)。根據(jù)用戶化使用應(yīng)用 程序W的時間期望值A(chǔ)u,計算移動應(yīng)用程序a北勺流行度T(aj)，公式如下：
[0化5]
[0056] 化足1義用J 用程的用戶總數(shù)量;、j為用戶化使用移動應(yīng)用程序aj的時間分 布的具體過程中得到的期望值。
[0057] 步驟=、對所有用戶使用的所有移動應(yīng)用程序根據(jù)功能進(jìn)行分類；
[0058] 所有移動應(yīng)用程序的數(shù)量為N個，將具有相同或相似功能的移動應(yīng)用程序分為同 一類。
[0059] 步驟四、針對分類后的每類移動應(yīng)用程序，捜集并記錄該類別中每個移動應(yīng)用程 序的隱私訪問權(quán)限信息；
[0060] 根據(jù)已有的用戶使用移動應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，整理出用戶使用過的移動應(yīng)用程序的 集合，對集合中的移動應(yīng)用程序從應(yīng)用商店中查找并記錄其隱私訪問權(quán)限信息，隱私訪問 權(quán)限信息包括正常權(quán)限信息、嚴(yán)重權(quán)限信息和系統(tǒng)權(quán)限信息。
[0061] 要求一個更加嚴(yán)重的權(quán)限所增加的風(fēng)險要比要求一個較不嚴(yán)重的權(quán)限增加的風(fēng) 險低。為了實(shí)現(xiàn)運(yùn)一目標(biāo)，利用概率方法PNB來評價每個類別的權(quán)限的風(fēng)險；
[0062] a)正常權(quán)限信息是指不會設(shè)及到移動用戶過多的敏感信息；比如網(wǎng)絡(luò)連接和存 儲；
[0063] b)嚴(yán)重的權(quán)限信息，意味著嚴(yán)重設(shè)及到用戶隱私的信息，比如個人信息，位置和支 付服務(wù)等；
[0064] C)系統(tǒng)權(quán)限信息，與對硬件和系統(tǒng)的控制相關(guān)的權(quán)限信息，比如硬件訪問和建立 系統(tǒng)級配置。
[0065] 步驟五、根據(jù)每個移動應(yīng)用程序的隱私訪問權(quán)限信息，計算該應(yīng)用程序的隱私風(fēng) 險評分；
[0066] 針對移動應(yīng)用程序aj，計算移動應(yīng)用程序a非又限信息的隱私風(fēng)險評分門，公式為：
[0067]
[00側(cè) Pj為移動應(yīng)用程序aj的權(quán)限信息組成的集合，pj={pj,i，pj,2,…，Pj,k};元素 Pj,k為 移動應(yīng)用程序aj請求訪問的第k個權(quán)限信息，K為移動應(yīng)用程序aj的權(quán)限信息數(shù)量；由K個獨(dú) 立伯努利隨機(jī)變量生成的；Pj,k的值為1或0,移動應(yīng)用程序aj請求訪問權(quán)限信息Pj,k，則Pj,k 的值為1;否則P j, k的值為0。
[00例 n是請求訪問權(quán)限信息化k成功的概率，1-rk是請求訪問權(quán)限信息P川失敗的概率； 為了更好地描述不同權(quán)限類別，rk由Be化分布Be化(rk I曰日，bo)評價：
[0070] ao，bo是為區(qū)分訪問權(quán)限對隱私的侵犯程度而設(shè)置的兩個系數(shù)，針對系統(tǒng)權(quán)限信息 在Beta分布中設(shè)置ao = l，bo = 2N;針對嚴(yán)重權(quán)限信息設(shè)置ao = l，bo = N，針對正常權(quán)限信息 設(shè)置ao=l，bo=l。通過運(yùn)種方法，不同類型的權(quán)限的隱私風(fēng)險就能被區(qū)分開來。
[0071] 此外，移動應(yīng)用程序可能要求功能相關(guān)的權(quán)限或者非功能相關(guān)的權(quán)限，例如，一個 提供地圖服務(wù)的應(yīng)用程序需要位置信息作為它的功能相關(guān)的權(quán)限，而一個聊天應(yīng)用程序要 求該權(quán)限將會被視為非功能相關(guān)的權(quán)限。如果一個移動應(yīng)用程序要求功能相關(guān)的權(quán)限，它 的隱私侵犯被認(rèn)為比要求非功能相關(guān)的權(quán)限的隱私侵犯要低得多。為了表示運(yùn)個區(qū)別，我 們給隱私風(fēng)險分配不同的權(quán)重《 f。例如，為功能相關(guān)的權(quán)限分配的權(quán)重為0.5，而為非功能 相關(guān)的權(quán)限分配的權(quán)重為1。考慮到移動應(yīng)用程序的隱私風(fēng)險是單調(diào)的，運(yùn)意味著刪除一個 權(quán)限總是降低一個移動應(yīng)用程序的風(fēng)險值，根據(jù)門計算移動應(yīng)用程序aj的隱私風(fēng)險評分R (aj)，公式為：
[0072] R(aj)=-ln[ (aj |rk)]=-ln[ 0f*f (Pj)]
[0073] Of為隱私風(fēng)險分配的權(quán)重值。
[0074] 每個移動應(yīng)用程序的隱私風(fēng)險評分是根據(jù)移動應(yīng)用程序的訪問權(quán)限的隱私風(fēng)險 評分計算得到的。
[0075] 步驟六、采用現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論對每一類別中的移動應(yīng)用程序，根據(jù)流行度和隱 私風(fēng)險評分進(jìn)行排序，將排名最高的移動應(yīng)用程序推薦給用戶。
[0076] 對于具有相似功能的移動應(yīng)用程序，根據(jù)流行度和隱私風(fēng)險評分進(jìn)行排序來推薦 移動應(yīng)用程序。移動應(yīng)用程序使用推薦的目的是尋找具有最大流行度和最小隱私風(fēng)險的移 動應(yīng)用程序。
[0077] 針對移動應(yīng)用程序aj，計算公式如下：
[007引 max[T(aj)-b*R(aj)]
[0079] S. t .R(aj) >wi&T(aj) >W2
[0080] 其中，b為隱私和流行度的比例系數(shù)，取決于用戶對隱私和流行度的需求。如果一 個用戶認(rèn)為隱私更重要，那么b的值就會較大，而如果用戶更注重受歡迎程度，那么b的值就 會較小。
[0081] Wi為隱私風(fēng)險評分的臨界值;W2為流行度的臨界值;運(yùn)兩個臨界值的選取也是基于 用戶對隱私和流行度的需求。
[0082] 計算[T(aj)-b*R(aj)]的值并根據(jù)計算值對應(yīng)用程序進(jìn)行排序。具有最高值的移動 應(yīng)用程序被認(rèn)為是最被推薦的移動應(yīng)用程序。
[0083] 本發(fā)明根據(jù)用戶使用移動應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，分別得到用戶使用移動應(yīng)用程序的持 續(xù)時間分布和用戶使用移動應(yīng)用程序的集合，根據(jù)用戶使用移動應(yīng)用程序的持續(xù)時間分布 計算出移動應(yīng)用程序的流行度，對用戶使用移動應(yīng)用程序的集合中的每一個移動應(yīng)用程 序，從應(yīng)用商店中查找并記錄每個移動應(yīng)用程序的隱私訪問權(quán)限信息，然后計算每個移動 應(yīng)用程序的隱私風(fēng)險評分，最后根據(jù)移動應(yīng)用程序的流行度和隱私風(fēng)險評分，采用現(xiàn)代資 產(chǎn)組合理論進(jìn)行排序，排序最高的移動應(yīng)用程序推薦給用戶。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟一、針對每個用戶，收集該用戶使用不同移動應(yīng)用程序的時間，建立該用戶對使用 的每個移動應(yīng)用程序的喜好模型； 用戶Ui使用移動應(yīng)用程序aj的喜好模型Uij如下：T表示數(shù)據(jù)采集時間段內(nèi)，用戶仏使用不同移動應(yīng)用程序的時間總和;f^(t)表示用戶仏 使用移動應(yīng)用程序aj的概率，如果用戶Ui使用了移動應(yīng)用程序aj，fij(t) = l，否則fij(t) = 〇； ^表示用戶仏使用應(yīng)用程序^的時間;m表示數(shù)據(jù)采集時間段T內(nèi)，用戶使用移動應(yīng)用程 序aj的最后時間段； 用戶Ui使用應(yīng)用程序aj的時間遵從泊松分布:Uij = 1-λ?」;λ?」為期望值； 步驟二、針對每個用戶，根據(jù)該用戶使用的不同應(yīng)用程序的時間期望值，分別計算每個 應(yīng)用程序的流行度； 針對用戶仏使用的移動應(yīng)用程序^，計算該移動應(yīng)用程序^的流行度T(aJ，如下：出是使用了應(yīng)用程序^的用戶總數(shù)量； 步驟三、對所有用戶使用的所有移動應(yīng)用程序根據(jù)功能進(jìn)行分類； 所有移動應(yīng)用程序的數(shù)量為N個，將具有相同或相似功能的移動應(yīng)用程序分為同一類； 步驟四、針對分類后的每類移動應(yīng)用程序，搜集并記錄該類別中每個移動應(yīng)用程序的 隱私訪問權(quán)限信息； 隱私訪問權(quán)限信息包括正常權(quán)限信息、嚴(yán)重權(quán)限信息和系統(tǒng)權(quán)限信息； 正常權(quán)限信息是指不會涉及到移動用戶過多的敏感信息;嚴(yán)重權(quán)限信息是指嚴(yán)重涉及 到用戶隱私的信息;系統(tǒng)權(quán)限信息是指對硬件和系統(tǒng)的控制相關(guān)的權(quán)限信息； 步驟五、根據(jù)每個移動應(yīng)用程序的隱私訪問權(quán)限信息，計算該應(yīng)用程序的隱私風(fēng)險評 分； 針對移動應(yīng)用稈序ai，計算該應(yīng)用程序aj權(quán)限信息的隱私風(fēng)險評分Pj，公式為：Pj為移動應(yīng)用程序aj的權(quán)限信息組成的集合;pj= {pj,i，pj,2,. . .，pj,k};元素pj,k為移動 應(yīng)用程序^請求訪問的第k個權(quán)限信息，K為移動應(yīng)用程序^的權(quán)限信息數(shù)量;W,k的值為1或 0,移動應(yīng)用程序a謂求訪問權(quán)限信息 W,k，則W,k的值為1;否則W, k的值為0; rk是請求訪問權(quán)限信息p j, k成功的概率，1 _rk是請求訪問權(quán)限信息p j, k失敗的概率;計算 公式如下：ao，bo是為區(qū)分訪問權(quán)限對隱私的侵犯程度而設(shè)置的兩個系數(shù)； 然后，根據(jù)h計算移動應(yīng)用程序^的隱私風(fēng)險評分R(aJ，公式為： R(aj) =_1η[ ω f*f(aj | rk) ] =_1η[ ω f*f(Pj)] ω f為隱私風(fēng)險分配的權(quán)重值； 步驟六、采用現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論對每一類別中的所有移動應(yīng)用程序，根據(jù)流行度和隱 私風(fēng)險評分進(jìn)行排序，將排名最高的移動應(yīng)用程序推薦給用戶。2.如權(quán)利要求1所述的一種基于用戶隱私保護(hù)的移動應(yīng)用程序算法，其特征在于，所述 的步驟六具體為： 針對移動應(yīng)用程序％，計算公式如下： max[T(aj)_b*R(aj)] s. t .R(aj) >wi&T(aj) >W2 b為隱私和流行度的比例系數(shù);Wl為隱私風(fēng)險評分的臨界值;W2為流行度的臨界值。
【文檔編號】G06F17/30GK105956044SQ201610265542
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年4月26日
【發(fā)明人】朱孔林, 張琳, 何曉滿, 向彬
【申請人】北京郵電大學(xué)