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面向手机恶意软件的数据挖掘系统的设计与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 引言第8-10页
    1.1 课题背景第8页
    1.2 课题任务第8-9页
    1.3 论文结构第9-10页
第二章 相关技术背景介绍第10-20页
    2.1 Android系统架构第10-11页
        2.1.1 应用程序层第10-11页
        2.1.2 应用程序框架层第11页
        2.1.3 系统运行库层第11页
        2.1.4 Linux 内核层第11页
    2.2 Android软件目录结构第11-13页
        2.2.1 META-INF目录第12页
        2.2.2 res目录第12页
        2.2.3 AndroidManifest.xml第12页
        2.2.4 Classes.dex第12-13页
    2.3 Android平台恶意软件分类第13-14页
    2.4 Android平台软件的静态分析技术第14页
    2.5 数据挖掘介绍第14-17页
        2.5.1 数据挖掘技术的发展和概念第14-15页
        2.5.2 数据挖掘的基本原理第15-16页
        2.5.3 数据挖掘中采用的算法第16-17页
        2.5.4 数据挖掘在恶意软件检测中的应用第17页
    2.6 支持向量机介绍第17-19页
        2.6.1 支持向量机的发展和概念第17页
        2.6.2 支持向量机算法的主要思想第17-18页
        2.6.3 核函数第18-19页
        2.6.4 支持向量机算法在本系统中的应用第19页
    2.7 本章小结第19-20页
第三章 系统需求分析第20-23页
    3.1 功能性需求分析第20-22页
        3.1.1 Android软件预处理模块第21页
        3.1.2 Android软件检测分类模块第21页
        3.1.3 数据分析模块第21-22页
    3.2 非功能性需求分析第22页
    3.3 本章小结第22-23页
第四章 系统概要设计第23-31页
    4.1 系统总体架构第23-24页
    4.2 Android软件预处理模块第24-27页
        4.2.1 Android软件解压模块第24-25页
        4.2.2 CERT.RSA文件解析模块第25-26页
        4.2.3 AndroidManifest.xml文件解析模块第26页
        4.2.4 Classes.dex文件解析析模块第26-27页
    4.3 Android软件检测分类模块第27-29页
        4.3.1 模型训练模块第27-28页
        4.3.2 分类模块第28页
        4.3.3 増量学习模块第28-29页
    4.4 数据分析模块第29页
    4.5 系统流程图第29-30页
    4.6 本章小结第30-31页
第五章 系统详细设计与实现第31-49页
    5.1 Android软件预处理模块第31-42页
        5.1.1 Android软件解压模块第31-33页
        5.1.2 CERT.RSA文件解析模块第33-35页
        5.1.3 AndroidManifest.xml文件解析模块第35-40页
        5.1.4 Classes.dex文件解析模块第40-42页
    5.2 Android软件检测分类模块第42-45页
        5.2.1 模型训练模块第43-44页
        5.2.2 分类模块第44页
        5.2.3 增量学习模块第44-45页
    5.3 数据分析模块第45-47页
    5.4 接口设计第47-48页
    5.5 本章小结第48-49页
第六章 系统测试第49-59页
    6.1 功能性测试第49-54页
        6.1.1 Android软件解压模块第49-50页
        6.1.2 CERT.RSA文件解析模块第50页
        6.1.3 AndroidManifest.xml文件解析模块第50-51页
        6.1.4 Classes.dex文件解析模块第51-52页
        6.1.5 模型训练模块第52页
        6.1.6 分类模块第52-53页
        6.1.7 数据分析模块第53-54页
    6.2 非功能性测试第54-58页
        6.2.1 模型分类准确率测试第54-57页
        6.2.2 性能测试第57-58页
    6.4 测试结果总结第58-59页
第七章 总结与展望第59-61页
    7.1 全文总结第59页
    7.2 系统下一步的改进方向第59-61页
参考文献第61-62页
致谢第62页

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