隐私管理
阅读：1023发布：2020-11-01
专利汇可以提供隐私管理专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且根据本 发明 的示例方面提供一种装置，包括 存储器 接口 以及至少一个处理 内核 ，所述存储器接口被配置为 访问 多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码段相关联，且所述至少一个处理内核被配置为基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，并且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。，下面是隐私管理专利的具体信息内容。
1.一种装置，包括：
存储器接口，其被配置为访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码段相关联，以及
至少一个处理内核，其被配置为基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，并且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述至少一个处理内核被进一步配置为，标记包含在所述隐私特征偏差集中任何超过偏差门限水平的隐私特征偏差。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述至少一个处理内核被配置为，通过确定在所述当前隐私特征要求集与所述第一源代码段的隐私特征使用集之间的差异，来导出所述隐私特征偏差集。
4.根据权利要求3所述的装置，其中所述存储器接口被配置为，从存储器访问所述第一源代码段的所述隐私特征使用集。
5.根据权利要求3或4所述的装置，其中所述至少一个处理内核被配置为，为每个源代码段确定相应的隐私特征使用集。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的装置，其中所述至少一个处理内核被配置为，通过最小化所述隐私特征要求集中包含的相应隐私特征要求分量的差异之和，来选择所述第一源代码段。
7.根据权利要求6所述的装置，其中所述至少一个处理内核被配置为，在最小化所述差异之和之前，将与源代码段中包含的源代码段对应的包含在所述隐私特征要求分量集中的隐私特征要求分量与语义紧密的隐私特征分量相关联。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其中所述至少一个处理内核被配置为，基于所述比较所述选择多于一个源代码段。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的装置，其中每个隐私特征要求集包括与至少一个隐私特征有关的至少一个要求。
10.根据权利要求9所述的装置，其中所述至少一个隐私特征包括至少以下一项：受访问传感器的列表、传感器访问的频率、加密强度参数、数据保留期、数据匿名参数和反映数据共享的参数。
11.根据权利要求1至9中任一项所述的装置，其中所述至少一个处理内核被配置为，基于所述当前隐私特征要求集，预估与所述第一源代码段类似的程序将被开发。
12.一种方法，包括：
访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码段相关联；
基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，以及
使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括标记包含在所述隐私特征偏差集中任何超过偏差门限水平的隐私特征偏差。
14.根据权利要求12或13所述的方法，其中导出所述隐私特征偏差集包括：确定在所述当前隐私特征要求集与所述第一源代码段的隐私特征使用集之间的差异。
15.根据权利要求14所述的方法，进一步包括从存储器访问所述第一源代码段的所述隐私特征使用集。
16.根据权利要求14或15所述的方法，进一步包括为每个源代码段确定相应的隐私特征使用集。
17.根据权利要求12至16中任一项所述的方法，其中通过最小化所述隐私特征要求集中包含的相应隐私特征要求分量的差异之和，来选择所述第一源代码段。
18.根据权利要求17所述的方法，进一步包括在最小化所述差异之和之前，将与源代码段中包含的源代码段对应的包含在所述隐私特征要求分量集中的隐私特征要求分量与语义紧密的隐私特征分量相关联。
19.根据权利要求12至18中任一项所述的方法，包括基于所述比较选择多于一个源代码段。
20.根据权利要求12至19中任一项所述的方法，其中每个隐私特征要求集包括至少一个与隐私特征有关的至少一个要求。
21.根据权利要求20所述的方法，其中所述至少一个隐私特征包括至少以下一项：受访问传感器的列表、传感器访问的频率、加密强度参数、数据保留期、数据匿名参数和反映数据共享的参数。
22.根据权利要求12至21中任一项所述的方法，其中基于所述当前隐私特征要求集，类似于所述第一源代码段的程序被预估为将被开发。
23.一种装置，包括：
用于访问多个隐私特征要求集的部件，每个隐私特征要求集与源代码相关联；
基于在与第一源代码段相关的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段的部件，以及
使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集的部件。
24.一种非暂时计算机可读介质，其上存储由计算机可读指令集，当所述指令集被至少一个处理器执行时，引起装置至少：
访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码相关联；
基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，以及
使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
25.一种计算机程序，被配置为致使根据权利要求12至22中任一项所述的方法将被执行。
26.一种装置，包括至少一个处理内核和至少一个包含计算机程序代码的存储器，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为，利用所述至少一个处理内核引起所述装置至少：
访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码相关联；
基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，以及
使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
隐私管理
技术领域
[0001] 本发明涉及数据保密和/或隐私管理领域。
背景技术
[0002] 用于处理数据的要求随数据的性质而定。例如，公开的、有高重要性的数据，可以用这种方式存档：将数据可供公众处理，且同时确保其无限期保留的永久性。例如，微缩胶片和无酸纸技术可以将信息保存几个世纪，同时允许对信息的重复访问。公开的、高重要性的数据的示例包括国家领导之间的往来信函和主要报纸的档案。
[0003] 公开的、只有暂时相关性的数据，可以用这种方式存储：确保公众的访问，而不需要确保永久保留。例如，道路上交通状态的信息可能在状态持续时是相关的，而之后则是不相关的。这种数据可以存储在万维网(WWW)的网页上，例如，在此所述数据可以被用户访问且之后可被例如可以是自动生成的更新的数据所替代。
[0004] 另一方面，隐私的或秘密的数据需要用限制访问的方式被存储。访问限制可以采取物理限制和程序性限制的形式。物理限制包括将隐私的或秘密的数据存储于不对公众开放的网站，例如，地下银行的数据中心。程序性限制包括对加密的使用，例如，其中用户可以在将其数据存储在如云服务之前对所述数据加密。
[0005] 在使用计算机程序处理隐私的或秘密的数据时，程序错误可能无意中使隐私性和秘密性的预期等级受到危害。为保证预期用于处理这种数据类型的计算机程序按正确方式工作，所述程序可能被大量测试，同时复查所述程序的源代码和/或需求规范。这种复查可以由开发计算机程序的组织中的同事执行。可替换地或者附加地，在计算机程序是开源的情况下时，这种复查可以由一般公众成员执行。
[0006] 众所周知，即使测试，已发布使用的计算机程序仍然可能存在错误。修复这些错误可能牵涉不断的工作，而且需要在发现危害隐私的错误之后尽快发布补丁，以避免恶意当事人利用所述错误。一个危害隐私的程序错误是在2014年的OpenSLL加密库中发现的“心脏出血(Heartbleed)”。
发明内容
[0008] 根据本发明的第一方面，提供一种装置，其包括存储器接口和至少配置一个处理内核，所述存储器接口被配置为访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码相关联，而且所述至少一个处理内核被配置为基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
[0009] 第一方面的各种实施例可以包括下列项目符号清单中的至少一项特征：
[0011] ●至少一个处理内核被配置为，通过确定在所述当前隐私特征要求集与所述第一源代码段的隐私特征偏差集之间的差异，来导出所述隐私特征偏差集
[0012] ●所述存储器接口被配置为，从存储器访问所述第一源代码段的所述隐私特征使用集
[0013] ●所述至少一个处理内核被配置为，为每个源代码段确定相应的隐私特征偏差集[0014] ●所述至少一个处理内核被配置为，通过最小化所述隐私特征要求集中包含的相应隐私特征要求分量的差异之和，来选择所述第一源代码段
[0015] ●所述至少一个处理内核被配置为，在最小化所述差异之和之前，将与源代码段中包含的源代码段对应的包含在隐私特征要求分量集中的隐私特征要求分量与语义紧密隐私特征要求分量相关联
[0016] ●所述至少一个处理内核被配置为，基于所述比较选择多于一个源代码段[0017] ●每个隐私特征要求集包括与至少一个隐私特征有关的要求
[0019] ●至少一个处理内核被配置为，基于当前隐私特征要求集，预估与第一源代码段类似的程序将被开发。
[0020] 根据本发明的第二方面，提供了一种方法，包括：访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码相关联，基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
[0021] 第二方面的各种实施例可以包括前述的与第一方面有关的项目符号清单中的至少一项特征。
[0022] 根据本发明的第三方面，提供了一种装置，所述装置包括用于访问多个隐私特征要求集的部件，每个隐私特征要求集与源代码相关联，基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出所述第一源代码段，且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
[0023] 根据本发明的第四方面，提供了一种非暂时计算机可读介质，其上存储计算机可读指令集，当所述指令集被至少一个处理器执行时，引起装置至少：访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码相关联，基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出第一源代码段，且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
[0024] 根据本发明的第五方面，提供了一种装置，包括至少一个处理内核和至少一个包含计算机程序代码的存储器。所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为，利用所述至少一个处理内核引起所述装置至少：访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码相关联，基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选出第一源代码段，且使用所述当前隐私特征要求集和所选第一源代码段导出隐私特征偏差集。
[0025] 根据本发明的第六方面，提供了一种计算机程序，其被配置为引起执行依照第二方面的方法。
[0026] 工业实用性
[0028] 图1示出了能说明本发明的某些实施例的示例系统；
[0029] 图2示出了根据本发明的某些实施例的用例示例；
[0030] 图3示出了能支持本发明的某些实施例的示例装置，和
[0031] 图4示出了根据本发明的某些实施例的第一个方法的第一个控制流程图。
具体实施方式
[0033] 图1示出了能说明本发明的某些实施例的示例系统。图1的系统包括设备110，所述设备可以包括，例如：台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机、大屏幕平板电脑、蜂窝电话、或其他类型的电子装置。设备110可以包括嵌入式设备，其中嵌入式设备包括：处理器、存储器、存储器中的计算机程序和用户接口，所述用户接口配置成使用户可以至少部分地交互或管理嵌入式设备的操作。计算机程序可以至少部分地在存储器中持续地存储，即关闭设备至少不会从存储器中擦除全部的计算机程序。
[0034] 设备110可以包括用户接口112，所述用户接口被配置成使用户能够至少部分地管理设备110的操作。例如，用户接口可以包括：微软(Microsfot)的Windows、Jolla的旗鱼(Sailfish)、或谷歌(Google)的基于安卓的用户接口。设备110可以包括存储器114，所述存储器可以被配置为存储信息，例如，由用户向设备110输入的信息或由设备110通过设备110中包含的至少一个传感元件获得的信息。设备110的传感元件示例可以包括卫星定位接收机(例如全球定位系统、GPS)、或者伽利略接收机)、照相机、指纹传感器和带有医用传感器的接口。带有医用传感器接口的示例包括带心脏起搏器的无线接口，通过它设备110可以获得用户的心脏信息。
[0035] 由设备110中的传感器获得的信息本质上可能是私人的。例如，用户的指纹、心跳和位置可被归为私人的或秘密的信息。设备110可以被配置为基于信息进入设备110所通过的源传感器而把信息分类为私人的，和/或用户可以将特定的信息或者信息类型分类为私人的或非私人的。
[0036] 设备110还可以进一步包括收发器116，其可以包括，例如：以太网、无线局域网WLAN(亦称为Wi-Fi)、蜂窝或其它类型的通信接口，使设备110能与其他的设备通信。收发器116可以传送去往和发自设备110的信息，例如通过连接121去往和发自节点120。连接121可以是有线连接，或者可以是至少部分无线的。节点120可以包括无线接入点、蜂窝基站、以太网集线器或其他节点。节点120可以与网络140通信，通过所述网络，与设备110的通信可被路由去往和/或来自其他节点130A、130B和130C。
[0037] 其他节点130A、130B和130C，可以包括例如被设置为访问社会媒体网站的设备，或者这些节点可以包括连接到因特网的计算机。其他节点130A、130B和130C的集合被统称为其他节点130.
[0038] 设备110可以有意地或偶然地与其他节点130共享私人信息。设备110上运行的软件应以私人信息的偶然泄漏不会发生的方式来设计和实现。另外，这种软件应以一种可以有目的地披露私人信息的方式来设计和实现。例如，假使设备110向包含在其他节点130中的天气服务询问本地天气，设备110可能在询问中包含所处城市的名字，而不是其确切的街道地址或地理定位。这样，为获取天气信息，隐私信息(在所述示例中即设备110的位置)仅被公开到该披露为必须的程度。因此，以最少的私人信息披露达到了目的。
[0039] 通常，私人信息的有目的披露包括私人信息是以下的至少一种且在某些实施例中是全部：仅在为达到目的的必要准确性水平上公开，仅以为达到目的的必要频率公开，仅以加密形式公开，仅向为达到目的的最少数量的接受者公开和仅以匿名形式公开。匿名形式可以包括在公开私人数据之前已从数据中移除设备110用户的个人身份、或者其至少一项或一些项。
[0040] 图2示出了根据本发明的某些实施例的用例示例。在此用例中，使用一种预估的方法避免出现隐私相关的程序缺陷。数据库210包括：对于程序设计者、程序设计组、软件开发团队来说的，或者概括而言对于隐私相关的软件开发领域来说的已有程序信息库。数据库不需要包含所有与程序员、团队、公司或领域完成的已存在的软件程序的相关信息。数据库210包括程序条目，例如程序条目211。程序条目211包括源代码段211r和相应的隐私特征要求集211a。源代码段211r是至少部分地基于隐私特征要求集211a产生的实现。源代码段
211r可以包括整个程序或者与隐私相关的部分程序。
211r可以包括整个程序或者与隐私相关的部分程序。
[0041] 当前隐私特征要求集220a包括隐私相关的要求，其关系到将要开发的计算机程序。初始，通过将当前隐私特征要求集220a与库210中程序条目中包含的隐私特征要求集相比较，执行选择阶段2A。在选择中，选择在库210中与当前隐私特征要求集220a最相像的隐私特征要求集，此选择也意味着对与所选的隐私特征要求集相对应的源代码段的选择。与所选的隐私特征要求集相对应的源代码段是被包含在与所选隐私特征要求集相同的程序条目中的源代码段。
[0042] 例如，选择可以是基于比较当前隐私特征要求集220a对应的元素与库210中的程序条目中包含的每个隐私特征要求集。例如，隐私特征要求集可以表示为包含与以下项目中的至少一些对应的分量的向量：受访问传感器、传感器访问的频率、加密强度参数、保留期、共享联系号码和匿名。例如，分量可被称为隐私特征要求分量。
[0043] 为确定两个隐私特征要求集的相似度，首先可以就它们共同有的要求分量进行评估。然后，可以对共同要求进行相互比较，例如通过这样来进行：取每对共同要求的差的绝对值，最终对绝对值进行求和或合计。识别出不相同但语义相近的隐私要求，直接相加或相减可能难以实施，但可以使用适当的结合或合计方法来以相互可比较方式呈现这些要求。一些要求类型可以基于偏好被加权。与当前隐私特征要求集220的共同要求分量少于门限数量的要求集可被忽略。选择阶段2A也可基于不同的原则进行，技术人员来很清楚，有大量方法可以从库210中选出最接近的隐私特征要求集。
[0044] 除了包含相同的隐私特征，语义相近的隐私特征可以被互相比较。例如，库210中隐私特征要求集中基于社交媒体的共享特征，可与当前隐私特征要求集220a中基于email的共享特征相比较。它们可能是可比较的，例如，因为两者都包含大量的接收者，可以对数量进行互相比较以确定要求集接近的程度，因为涉及到共享隐私。在图2的示例中，我们可以假设在选择中，隐私特征要求集211被选，如上所描述，这同时意味着也对源代码段211r的选择。
[0045] 于是，源代码段211r可被看作为待开发程序的预估形式。可以预估作为对当前隐私特征要求集220a的响应，可能由程序员、团队、公司或其他实体开发的源代码与源代码段211r类似。
[0046] 在图2示例方法中的阶段2B，将源代码段211r与当前隐私特征要求集220a相比较，以确定是否存在与包含于当前隐私特征要求集220a的要求的偏差，暂时假定源代码段211r将是当前隐私特征要求集220a的实现。如果存在至少一个偏差，此至少一个偏差可以形成隐私特征要求集。在一些实施例中，在没有偏差存在的情况下，隐私特征偏差集可以是全零集，或更普遍地说，在隐私特征偏差集中任何没有偏差的隐私特征类型可以由零或其他空值表示。在这种情况下，隐私特征偏差集可以是长度与当前隐私特征要求集220a相等的向量，隐私特征偏差集包含零和/或非零分量由是否存在偏差决定的。
[0047] 通常，可以为源代码段211r导出隐私特征使用集，隐私特征使用集包括分量信息元素，这些元素描述了隐私特征在源代码段中是怎样被使用的。例如，在当前隐私特征要求集220a包括与密钥长度有关的要求的情况下，由源代码段211r导出的隐私特征使用集可以包括含有数字“256”的元素，意为源代码段211r中使用的是256位的密钥。通常，隐私特征使用集可以包括作为分量，与当前隐私特征使用集220a中的每个分量相对应的元素信息，以使得两者能等同比较。在隐私特征使用集被导出的情况下，它可以被用在准备隐私特征偏差集时，或更一般情况下被用在评估源代码段211r是否是与当前隐私特征要求集220a有偏差时使用。
[0048] 阶段2B的过程可以包括，例如，提取一系列传感器类型，这些传感器类型在源代码段211r被编译和运行时将被源代码段211r访问。类似地，可以确定由传感器获得的数据是以明文还是加密格式存储。加密格式的安全性可以例如通过使用的算法或者密钥的长度来表征。密钥越长，加密越安全。类似地，对于某些算法，可以通过轮的次数、密钥分配和/或随机数产生器类型来表征。可以通过检测为空白或以其他方式被改变的用户身份信息实例来识别在源代码段211r中的匿名化。在一些实施例中，估计有或将有多少项目，其中的匿名信息无法被区分，以评估匿名化的有效性。这可以被认为类似于熵，其中估计产生相同的宏观性质的一些微观状态。
[0049] 对共享信息的隐私的影响，可以通过估计在信息被基于源代码段211r编译的程序共享后将有多少实体可以访问该信息而量化。实体的数量越高意味着对隐私的影响越严重。其他类型的隐私特征要求，及源代码段211r对应的特征，可以在本发明的各种实施例中实现。
[0050] 在阶段2C中，当前隐私要求集220a包含的隐私要求可以被标记，以响应于源代码段211r中对应的安全特征不能完全满足这些要求，换句话说，存在相对于当前隐私特征要求集220a中包含的分量的偏差。在图2中示出的示例中，隐私要求220a2和220a4因为在源代码段211r不被完全满足而被标记。当基于当前功能要求集220a实现正在开发的程序时，可对这些特征给予更多的关注。或者，为包含完全对应的隐私特征，被标记的隐私要求可以包含与源代码段211r中分析的隐私特征语义上接近的隐私特征。
[0051] 标记隐私要求可以基于门限，其中所述门限可以被表示为数值要求的百分比值，或者，可替换地或附加地，可预先设定针对每个隐私要求类型的门限。在一些实施例中，可以对当前隐私特征要求集220a中的未被实现满足的每个隐私要求进行标记，假定是源代码段211r的实现。当前隐私特征要求集220a中的标记的集合可被看作是隐私特征偏差集，因为这些标记涉及所识别的在当前隐私功能要求集220a和源代码段211r之间的偏差。通常，隐私特征偏差集可以包括至少一个偏差标记。
[0052] 对于在当前隐私功能要求集220a中标记隐私要求可替换地或附加地，在开发中的程序中的一段源代码可以被标记以用于分开查看，被标记的段实现其中确定了偏差的隐私相关特征。在开发中的程序中源代码中的标记的集合可被看作隐私特征偏差集，因为标记与所识别的在当前隐私特征要求集220a和源代码211r之间的偏差相关。
[0053] 例如，可以交给一个程序员开发天气预报应用程序的任务。他的开发环境(IDE)，可以访问之前程序员开发的代码。关于隐私特征“传感器访问频率”，IDE可以首先应用“语义近似”以识别出之前编码的健康追踪应用在它的隐私特征方面最匹配当前的天气预报应用。程序员使用了应用编程接口(API)以在最高可用频率上访问加速计的读数——而以低得多的频率轮询将足以实现该健康应用的功能。IDE使用已识别的隐私特征以预估程序员可能将开发以最大准确度访问用户位置(例如，地理坐标)的代码——即使当低得多的准确度(例如，“城市级别”)将满足天气预报的应用时。IDE据此为开发者建议用于天气预报应用的正确的位置数据准确水平，或者对实现位置共享的代码进行标记以用于其主管后续跟进。
[0054] 替换于选择单独的源代码段211r，可以从库210中选择多个源代码段。例如，可以优选针对当前隐私特征要求集220a中的每一个或大部分要求对一些进行比较。
[0055] 图3示出了能支持本发明的至少某些实施例的示例装置。示出了设备300，它可以包括，例如，图1中的设备110。设备300包括处理器310，它可以包括，例如，单或多核处理器，其中单核处理器包含一个处理内核而多核处理器包含多于一个内核。例如，处理器310可以包括高通骁龙800(Qualcomm Snapdragon 800)处理器。处理器310可以包括多于一个处理器。处理器内核可以包括，例如，ARM Holding制造的Cortex-A8处理内核或者AMD公司制造的Bulldozer处理内核。处理器310可以包括至少一个Qualcomm Snapdragon、Intel Xeon、Intel Core、AMD Opteron和/或Intel Atom处理器。处理器310可以包括至少一个专用集成电路ASIC。处理器310可以包括至少一个现场可编程门阵列(FPGA)。处理器310可以是设备300中用于执行方法步骤的部件。处理器310可至少部分地被计算机指令配置，以执行操作。
[0056] 设备300可包括存储器320。存储器320可以包括随机访问存储器和/或永久存储器。存储器320可以包括至少一块RAM芯片。例如，存储器320可以包括磁性的、光的和/或全息的存储器。对处理器310，存储器320可以是至少部分可访问的。存储器320可以是用于存储信息的部件。存储器320可以包括处理器310被配置以执行的计算机指令。当被配置为使处理器310执行某些动作的计算机指令被存储在存储器320中，并且设备300整体被配置为使用来自存储器320的计算机指令在处理器310的指挥下运行时，处理器310和/或其至少一个处理内核可以是被认为是被配置为执行所述某些动作。存储器320可以被至少部分地包括在处理器310中。存储器320可以至少部分地处于设备300的外部，但对于设备300是可访问的。存储器320中可以包括存储器接口，以允许对该存储器的访问，或者，处理器310或其中的处理内核可以包括被配置为允许访问存储在存储器320中的信息的存储器接口。
[0057] 设备300可包括发射机330。设备300可以包括接收机340。发射机330和接收机340可以被各自配置成依据蜂窝的或非蜂窝的标准来发送和接收信息。发射机330可以包括多于一个发射器。接收机340可以包括多于一个接收器。发射机330和/或接收机340可被配置为按例如无线局域网(WLAN)、以太网和/或全球微波互联接入(WiMAX)标准来操作。
[0058] 设备300可以包括近场通信(NFC)收发机350。NFC收发机350可以支持至少一种NFC技术，例如NFC、蓝牙(Bluetooth)、超级功耗蓝牙无线技术(Wibree)或类似技术。
[0059] 设备300可以包括用户接口(UI)360。UI 360可以包括显示器、键盘、触摸屏、被设置成通过使设备振动向用户发送信号的振动器、扬声器和麦克风中的至少一个。用户可以通过UI 360操作设备300，例如创建计算机程序和/或分析已有程序。
[0060] 设备300可以包含或者被配置以接受用户识别模块(UIM)370。用户识别模块370可以包括，例如，可安装于设备300中的订户识别模块(SIM)卡。用户识别模块370可以包括识别设备300的用户的订购的信息。用户识别模块370可以包括用于验证设备300的用户的身份识别的和/或帮助通信信息加密和向设备300的用户针对经由设备300实施的通信收费的加密的信息。
[0061] 处理器310可被配备有发射机，配置用于通过设备300的内部电线将信息从处理器310输出到设备300包含的其他设备。此发射机可以包括串行总线发射机，配置用于例如通过至少一个电线输出信息到存储器320以存储其中。替换于串行总线，发射机可以包括并行总线发射机。同样地，处理器310可以包括接收机，配置用于通过设备300的内部电线将信息从设备300包含的其他设备接收到处理器310中。此接收机可以包括串行总线接收机，配置用于例如通过至少一个电线从接收机340接收信息，以供处理器310处理。替换于串行总线，接收机可以包括并行总线接收机。
[0062] 设备300可以包括未在图3中示出的其它设备。例如，当设备300包含智能手机的情况下，它可以包含至少一个数字照相机。一些设备300可以包括后置照相机和前置照相机，其中后置照相机可以用于数字摄影而前置照相机用于视频电话。设备300可以包括指纹传感器，配置用于至少部分地鉴定设备300的用户。在一些实施例中，设备300缺少至少一项上述设备。例如，一些设备300可能缺少NFC收发机350和/或用户识别模块370。
[0063] 处理器310、存储器320、发射机330、接收机340、NFC收发机350、UI 360和/或用户识别模块370可以通过设备300的内部电线以多种不同方式互连。例如，每一个前述设备可以分别连接到设备300的内部主总线，以允许设备交互信息。然而，就像技术人员意识到的，这仅是一个示例且依据实施例，在不脱离本发明的范围内，可以选择互连至少两个上述设备的各种方式。
[0064] 图4示出了根据本发明的某些实施例的第一个方法的第一个流程图。例如，图4中示出的方法的阶段可在图1中的设备110或图3中的设备300中执行。
[0065] 阶段410包括访问多个隐私特征要求集，每个隐私特征要求集与源代码段相关。阶段420包括基于在与第一源代码段相关联的隐私特征要求集与当前隐私特征要求集之间的比较，从源代码段中选择第一源代码段。阶段430包括使用当前隐私特征要求集和已选第一源代码段来推导出隐私特征偏差集。最后，可选阶段440包括对包含于隐私特征偏差集中的超出偏差门限水平的任何隐私特征偏差进行标记。
[0066] 至少一些实施例可以提供编程工具可以预先选择合适的隐私特征编程工具以供使用的技术效果。例如，在确定程序员或公司可能产生这样的计算机程序，此程序未能做到与泄露给远程服务的用户位置的精确性有关的隐私要求，编程环境可以放大图形用户界面图标，用于将高度精确的位置转换为更泛化的位置，例如，将地理位置转换为地理位置所在城市的名称的编程功能。
[0067] 另一个示例，可以根据以前的编程来确定，由云服务领域的活跃的公司生产的云服务领域的计算机程序倾向于保留消费者的银行业务细节超过必要时间。作为响应，在编程过程中或程序审查时，编程环境可以对未使用的数据何时被清除的时间段进行标记。这样，可以防止消费者数据的保留超过最低要求时间，降低在有黑客的情况下，不必要的大量消费者需要用新的银行数据替换他们的银行数据的风险。
[0068] 应当理解，本发明所公开的实施例不局限于所述特定结构、过程步骤或材料，而是延伸到其相关领域普通技术人员认知的等同物。还应当理解，本文使用的术语仅用于描述特定实施例而不用于限定目的。
[0069] 在本说明书中“一个实施例”或“实施例”意为结合实施例描述的特定特征、结构或者特性，包含于本发明的至少一个实施例中。因此，贯穿本说明书各处的说法“在一个实施中”或“在实施例中”的出现，并不一定指代相同的实施例。
[0070] 如在此使用的，多个项目、结构元素、组成元素和/或材料，为方便可以表示在公共列表中。然而，这些列表应被构造为表中的每个成员被独立识别为单独的和唯一的成员。因此，在没有相反的指示的情况下，此列表上的任何成员都不应仅基于它们呈现于同组中而被解释为同一列表上的任何其它成员的事实的等同体。此外，本发明的各种实施例和示例可以涉及用各种其它元件的替代方案。应当理解，这样的实施例、示例和替代方案不应被解释为彼此事实的等同物，而应被认为是本发明的单独的和自主的表示。
[0071] 此外，所描述的特征、结构或特性可以在一个或多个实施例中以任何合适的或技术上可行的方式组合。在下面的描述中，提供了许多具体细节，如长度、宽度、形状等的示例，以提供对本发明实施例的透彻理解。然而，相关领域的技术人员将认识到，本发明可以在没有一个或多个具体细节，或有其他方法、组件、材料等情况下实施。在其他示例中，未示出或详细描述众所周知的结构、材料或操作，以避免模糊本发明的各方面。
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