| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1. 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3. 主要研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第14-20页 |
| 2.1. Android平台恶意应用检测技术 | 第14-15页 |
| 2.2. Android应用恶意代码API调用分析 | 第15-19页 |
| 2.2.1. Android内核系统级API | 第16-17页 |
| 2.2.2. Android库与运行时级API | 第17页 |
| 2.2.3. Android应用程序框架级API | 第17-19页 |
| 2.3. 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于行为分析的Android恶意代码检测算法 | 第20-37页 |
| 3.1. Android恶意应用行为分析 | 第20-22页 |
| 3.2. 基于敏感行为的特征提取与优化 | 第22-26页 |
| 3.2.1. 基于Cydia与Xposed的敏感行为获取技术 | 第22-24页 |
| 3.2.2. 敏感行为的提取与统计 | 第24-25页 |
| 3.2.3. 敏感行为特征的优化 | 第25-26页 |
| 3.3. 基于极限学习机的恶意代码检测 | 第26-32页 |
| 3.3.1. 极限学习机算法 | 第26-31页 |
| 3.3.2. 恶意代码检测 | 第31-32页 |
| 3.4. 基于行为分析的Android恶意代码检测实验分析 | 第32-36页 |
| 3.4.1. 敏感行为监测技术实验分析 | 第32-34页 |
| 3.4.2. 基于敏感行为特征提取优化实验分析 | 第34-35页 |
| 3.4.3. 基于极限学习机的实验分析 | 第35-36页 |
| 3.5. 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于行为分析的Android恶意代码检测系统 | 第37-52页 |
| 4.1. 系统开发环境与工具 | 第37页 |
| 4.2. 系统设计目标 | 第37-38页 |
| 4.3. 系统总体架构 | 第38-39页 |
| 4.4. 系统执行方案与流程 | 第39-41页 |
| 4.5. 系统各部分详细结构 | 第41-51页 |
| 4.5.1. 敏感行为采集模块 | 第41-47页 |
| 4.5.2. 敏感行为信息存储模块 | 第47-49页 |
| 4.5.3. 行为特征提取统计与检测模块 | 第49-51页 |
| 4.6. 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 系统测试与结果分析 | 第52-59页 |
| 5.1. 测试流程 | 第52-54页 |
| 5.2. 功能性测试 | 第54-56页 |
| 5.3. 有效性测试 | 第56-58页 |
| 5.4. 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1. 论文主要工作 | 第59-60页 |
| 6.2. 进一步展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
