基于改进的N-gram恶意PDF文档静态检测技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 静态分析技术现状研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 动态分析技术现状研究 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 PDF文档分析 | 第14-24页 |
| 2.1 PDF文档格式 | 第14-19页 |
| 2.1.1 PDF物理结构 | 第14-17页 |
| 2.1.2 PDF逻辑结构 | 第17-19页 |
| 2.2 恶意PDF文档攻击技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 JavaScript代码攻击 | 第20页 |
| 2.2.2 嵌入式文件攻击 | 第20-21页 |
| 2.3 恶意PDF文档传播途径 | 第21-22页 |
| 2.4 PDF文档中JavaScript代码 | 第22-24页 |
| 2.4.1 JavaScript嵌入方式 | 第22页 |
| 2.4.2 JavaScript位置分析 | 第22-24页 |
| 第3章 改进的N-gram检测模型设计 | 第24-32页 |
| 3.1 N-gram静态检测模型 | 第24-27页 |
| 3.2 改进的N-gram检测模型设计 | 第27-29页 |
| 3.3 检测模型性能评价标准 | 第29-32页 |
| 3.3.1 检测模型分类性能指标 | 第29页 |
| 3.3.2 ROC曲线 | 第29-32页 |
| 第4章 改进的N-gram特征提取方法 | 第32-44页 |
| 4.1 特征提取与特征选择 | 第32-34页 |
| 4.1.1 N-gram特征提取算法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 特征选择算法 | 第33-34页 |
| 4.2 PDF文档预处理 | 第34-41页 |
| 4.2.1 解密处理 | 第35-38页 |
| 4.2.2 解码处理 | 第38-39页 |
| 4.2.3 JavaScript定位与提取 | 第39页 |
| 4.2.4 JavaScript去混淆处理 | 第39-41页 |
| 4.3 改进的N-gram特征提取算法 | 第41-44页 |
| 第5章 改进的N-gram模型检测实验 | 第44-56页 |
| 5.1 检测算法选择 | 第44-49页 |
| 5.1.1 支持向量机 | 第44-45页 |
| 5.1.2 决策树 | 第45-47页 |
| 5.1.3 朴素贝叶斯 | 第47页 |
| 5.1.4 Boosting算法 | 第47-49页 |
| 5.2 检测实验 | 第49-56页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第49页 |
| 5.2.2 数据采集 | 第49-50页 |
| 5.2.3 改进的N-gram特征向量提取实验 | 第50-52页 |
| 5.2.4 性能对比 | 第52-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
