| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究内容与创新点 | 第9-10页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 文献综述 | 第11-19页 |
| 2.1 Android系统概述 | 第11-16页 |
| 2.1.1 Android系统框架 | 第11-12页 |
| 2.1.2 Android安全机制分析 | 第12-16页 |
| 2.2 攻击树模型及分析方法 | 第16-17页 |
| 2.3 当前Android恶意软件检测方法及不足 | 第17-19页 |
| 第三章 基于攻击树的Android恶意软件混合检测方法设计 | 第19-32页 |
| 3.1 整体方案设计 | 第19-20页 |
| 3.2 Android恶意软件攻击树 | 第20-26页 |
| 3.2.1 恶意软件攻击树形式化定义 | 第21-22页 |
| 3.2.2 恶意软件攻击树的建立过程 | 第22-26页 |
| 3.3 静态检测方法 | 第26-28页 |
| 3.3.1 静态特征提取 | 第26-27页 |
| 3.3.2 潜在威胁检测 | 第27-28页 |
| 3.3.3 软件信息结构化记录 | 第28页 |
| 3.4 动态检测方法 | 第28-32页 |
| 3.4.1 基于组件的程序行为触发机制 | 第29页 |
| 3.4.2 行为规则聚集处理 | 第29-30页 |
| 3.4.3 运行时行为检测 | 第30-32页 |
| 第四章 检测工具实现及实验结果分析 | 第32-45页 |
| 4.1 Android恶意软件检测工具的实现 | 第32-39页 |
| 4.1.1 攻击树的表示和读取模块 | 第32-34页 |
| 4.1.2 反向工程和静态威胁分析模块 | 第34-36页 |
| 4.1.3 运行时行为触发模块 | 第36-38页 |
| 4.1.4 动态行为分析模块 | 第38-39页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第39-45页 |
| 4.2.1 恶意软件检测结果和分析 | 第40-41页 |
| 4.2.2 现有检测方法对比 | 第41-43页 |
| 4.2.3 检测性能分析 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |