| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 意代码检测技术分类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 JavaScript恶意代码检测技术研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于蜜罐技术的JavaScript恶意代码检测技术研究 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 JavaScript恶意代码研究 | 第16-28页 |
| 2.1 意代码概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 恶意代码表现形式 | 第16-17页 |
| 2.1.2 恶意代码传播手段 | 第17页 |
| 2.1.3 恶意代码影响 | 第17-18页 |
| 2.2 脚本语言概述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 JavaScript脚本语言概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 VBScript脚本语言概述 | 第19-20页 |
| 2.3 JavaScript恶意代码概述 | 第20-27页 |
| 2.3.1 JavaScript恶意代码的传送机制 | 第22-25页 |
| 2.3.2 JavaScript恶意代码隐藏手段 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 分析多类特征的JavaScript恶意代码检测 | 第28-37页 |
| 3.1 分类算法简述 | 第28-32页 |
| 3.1.1 贝叶斯分类算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 决策树分类算法 | 第29-30页 |
| 3.1.3 神经网络分类算法 | 第30-31页 |
| 3.1.4 支持向量机分类算法 | 第31-32页 |
| 3.1.5 其他分类算法 | 第32页 |
| 3.2 分类器评价 | 第32-33页 |
| 3.3 特征分析 | 第33-35页 |
| 3.3.1 JavaScript代码基本统计信息特征 | 第33页 |
| 3.3.2 URL重定向特征 | 第33-34页 |
| 3.3.3 攻击过程特征 | 第34页 |
| 3.3.4 混淆特征分析 | 第34-35页 |
| 3.4 检测阶段 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于字符串混淆和函数调用分析的JavaScript恶意代码检测方法 | 第37-44页 |
| 4.1 基于字符串混淆分析的JavaScript恶意代码检测 | 第37-40页 |
| 4.1.1 相关字符串提取 | 第38页 |
| 4.1.2 混淆字符串度量指标 | 第38-40页 |
| 4.1.3 检测阶段 | 第40页 |
| 4.2 基于函数分析的JavaScript恶意混淆代码检测 | 第40-43页 |
| 4.2.1 马尔科夫链概念与定义 | 第40-41页 |
| 4.2.2 马尔科夫链转移概率矩阵的确定 | 第41-42页 |
| 4.2.3 检测阶段 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第44-53页 |
| 5.1 数据样本准备 | 第44-45页 |
| 5.2 基于多类特征分类的JavaScript恶意代码检测结果 | 第45-47页 |
| 5.3 基于字符串混淆分析的JavaScript恶意代码检测结果 | 第47-49页 |
| 5.4 基于函数分析的JavaScript恶意混淆代码检测结果 | 第49-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
