| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-20页 |
| 1.2 Android平台资源访问控制的突出问题 | 第20-22页 |
| 1.3 研究内容与主要贡献 | 第22-23页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第23-27页 |
| 第二章 Android系统架构及其资源保护相关研究 | 第27-43页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 Android系统架构 | 第27-30页 |
| 2.2.1 四层体系结构 | 第27-29页 |
| 2.2.2 安全体系架构 | 第29-30页 |
| 2.3 资源访问控制机制 | 第30-34页 |
| 2.3.1 各类资源 | 第31-33页 |
| 2.3.2 资源保护机制及其不足与缺陷 | 第33-34页 |
| 2.4 上下文感知计算 | 第34-37页 |
| 2.4.1 应用场景介绍 | 第34-35页 |
| 2.4.2 上下文分类与建模 | 第35-36页 |
| 2.4.3 上下文感知相关研究 | 第36-37页 |
| 2.5 移动设备中的恶意应用程序 | 第37-41页 |
| 2.5.1 恶意应用程序分类 | 第38-39页 |
| 2.5.2 恶意应用程序检测技术相关研究 | 第39-41页 |
| 2.6 基于麦克风和扬声器的声波隐藏通信 | 第41-42页 |
| 2.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于上下文感知的资源访问控制模型 | 第43-75页 |
| 3.1 引言 | 第43-45页 |
| 3.2 相关工作及背景知识 | 第45-48页 |
| 3.3 上下文感知的资源访问控制模型 | 第48-58页 |
| 3.3.1 模型框架 | 第48-51页 |
| 3.3.2 策略模型的定义 | 第51-54页 |
| 3.3.3 策略分类 | 第54-56页 |
| 3.3.4 策略冲突问题分析 | 第56-57页 |
| 3.3.5 辅助工具TipsTool的工作机制 | 第57-58页 |
| 3.4 上下文感知的资源访问控制模型的实现方法 | 第58-65页 |
| 3.4.1 EasyPrivacy原型系统实现 | 第58-62页 |
| 3.4.2 策略冲突问题的初步解决办法 | 第62-63页 |
| 3.4.3 辅助工具TipsTool的实现 | 第63-65页 |
| 3.5 实验与分析 | 第65-71页 |
| 3.5.1 EasyPrivacy原型系统的测试 | 第65-69页 |
| 3.5.2 TipsTool原型工具的测试 | 第69-71页 |
| 3.6 模型功能及缺陷分析 | 第71-73页 |
| 3.6.1 模型功能分析 | 第71-72页 |
| 3.6.2 模型的缺陷分析 | 第72-73页 |
| 3.7 本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 Anroid系统中应用程序安全分析模型 | 第75-103页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 研究动机及问题分析 | 第75-77页 |
| 4.3 相关工作 | 第77-80页 |
| 4.3.1 恶意软件分析和识别 | 第77-78页 |
| 4.3.2 恶意软件家族分类 | 第78-79页 |
| 4.3.3 Android智能手机中的恶意软件识别 | 第79-80页 |
| 4.4 样本数据集介绍 | 第80-82页 |
| 4.5 特征提取及特征选择 | 第82-88页 |
| 4.5.1 相关技术背景介绍 | 第82-83页 |
| 4.5.2 传统静态特征 | 第83-84页 |
| 4.5.3 n-opcode特征 | 第84-85页 |
| 4.5.4 特征选择 | 第85-88页 |
| 4.6 基于机器学习组合算法的恶意软件检测模型 | 第88-93页 |
| 4.6.1 监督分类器 | 第88-91页 |
| 4.6.2 基于主流机器学习模型的组合算法 | 第91-93页 |
| 4.7 测试与性能分析 | 第93-102页 |
| 4.7.1 恶意软件识别性能测试 | 第93-97页 |
| 4.7.2 恶意软件家族分类性能测试 | 第97-99页 |
| 4.7.3 移动手机中的实际性能负载测试 | 第99-102页 |
| 4.8 本章小结 | 第102-103页 |
| 第五章 基于声波隐藏通信的隐私问题研究 | 第103-129页 |
| 5.1 引言 | 第103页 |
| 5.2 研究动机及问题分析 | 第103-106页 |
| 5.2.1 研究动机 | 第104-105页 |
| 5.2.2 问题分析 | 第105-106页 |
| 5.3 相关工作 | 第106-109页 |
| 5.3.1 基于音频文件的隐写技术 | 第106-107页 |
| 5.3.2 针对ASR系统的声音信号对抗样本生成技术 | 第107-108页 |
| 5.3.3 智能设备中基于高频信号的声波隐藏通信技术 | 第108-109页 |
| 5.4 基于高频信号的声波隐藏通信问题分析 | 第109-115页 |
| 5.4.1 相关概念 | 第109页 |
| 5.4.2 合成声音信号的时频域特点 | 第109-111页 |
| 5.4.3 基于声波高频过滤的安全模型 | 第111-115页 |
| 5.5 基于正常频率的声波隐藏通信的研究 | 第115-121页 |
| 5.5.1 可用正常频率带宽 | 第115页 |
| 5.5.2 调制技术的选择 | 第115-117页 |
| 5.5.3 选择载波信号的插入点 | 第117-119页 |
| 5.5.4 特殊信号本身声音和其他噪音的消除 | 第119-120页 |
| 5.5.5 原型系统的实现 | 第120-121页 |
| 5.6 功能测试与性能分析 | 第121-127页 |
| 5.6.1 基于声波高频过滤的安全模型测试 | 第121-123页 |
| 5.6.2 基于正常频率的声波隐藏通信的原型系统测试 | 第123-127页 |
| 5.7 本章小结 | 第127-129页 |
| 第六章 总结与展望 | 第129-133页 |
| 6.1 全文总结 | 第129-130页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第130-133页 |
| 参考文献 | 第133-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 攻读学位期间发表及在审的学术论文目录 | 第145-146页 |
| 博士在读期间参与的项目 | 第146页 |
