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基于应用描述的Android应用异常行为检测工具的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景第10-13页
        1.1.1 论文研究背景和意义第10-11页
        1.1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2 课题研究内容第13-15页
        1.2.1 课题研究内容第13-15页
        1.2.2 课题创新点第15页
    1.3 论文组织与架构第15-17页
第二章 相关技术介绍第17-29页
    2.1 应用描述处理相关技术第17-21页
        2.1.1 语种检测第17-19页
        2.1.2 单词处理第19-20页
        2.1.3 主题提取第20-21页
    2.2 应用分析相关技术第21-24页
        2.2.1 Android文件组成第21-22页
        2.2.2 动态分析技术第22-23页
        2.2.3 静态分析技术第23-24页
    2.3 机器学习相关技术第24-27页
        2.3.1 聚类技术第24-25页
        2.3.2 异常点检测技术第25-26页
        2.3.3 遗传算法第26-27页
    2.4 第三方库检测相关技术第27页
    2.5 本章小结第27-29页
第三章 系统框架设计第29-34页
    3.1 应用描述及应用获取模块设计第29-30页
    3.2 应用描述处理模块设计第30-31页
    3.3 应用文件处理模块设计第31-32页
    3.4 第三方库处理模块设计第32-33页
    3.5 异常应用检测模块设计第33页
    3.6 本章小结第33-34页
第四章 工具实现第34-48页
    4.1 应用描述及应用获取模块实现第34-35页
    4.2 应用描述处理模块实现第35-43页
    4.3 应用文件处理模块实现第43-45页
    4.4 第三方库处理模块实现第45-46页
    4.5 异常应用检测模块实现第46-47页
    4.6 本章小结第47-48页
第五章 实验及数据分析第48-53页
    5.1 人工检测的标准和方法第48页
    5.2 第三方库对应用异常行为检测的影响第48-51页
    5.3 异常行为应用分析第51-53页
第六章 总结与展望第53-55页
    6.1 总结第53-54页
    6.2 展望第54-55页
参考文献第55-57页
致谢第57-58页
攻读学位期间取得的研究成果第58页

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