Android系统应用软件分析与检测系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 Android系统及安全机制概述 | 第14-22页 |
| ·Android系统架构 | 第14-15页 |
| ·Android应用程序组件介绍 | 第15-17页 |
| ·Android应用程序安全机制 | 第17-19页 |
| ·Android系统启动过程分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 Android恶意软件分类和分析关键技术 | 第22-26页 |
| ·Android恶意软件分类 | 第22-23页 |
| ·APK静态分析技术 | 第23-24页 |
| ·APK动态分析技术 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 Android恶意软件检测系统模型研究 | 第26-49页 |
| ·机器学习相关理论 | 第26-35页 |
| ·特征选择方法 | 第26-27页 |
| ·决策树算法 | 第27-29页 |
| ·神经网络算法 | 第29-35页 |
| ·数据提取与处理 | 第35-42页 |
| ·训练样本准备和特征提取 | 第35-37页 |
| ·特征数据的选择和标准化 | 第37-42页 |
| ·检测系统模型的构建 | 第42-45页 |
| ·决策树模型训练 | 第42-43页 |
| ·神经网络模型训练 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·实验评价标准 | 第45-46页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 Android恶意软件检测系统 | 第49-55页 |
| ·检测系统框架总体设计 | 第49-50页 |
| ·客户端的设计 | 第50-51页 |
| ·数据收集模块 | 第50-51页 |
| ·云端检测模块 | 第51页 |
| ·检测结果模块 | 第51页 |
| ·服务器端的设计 | 第51-53页 |
| ·签名信息库匹配模块 | 第52页 |
| ·快速检测引擎模块 | 第52-53页 |
| ·签名信息库更新和引擎训练模块 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
