| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·智能移动终端安全的发展及现状 | 第11-12页 |
| ·主动防御发展及现状 | 第12-13页 |
| ·智能移动终端在主动防御的研究进展 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容及意义 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 智能移动终端恶意软件和主动防御技术介绍 | 第17-24页 |
| ·智能移动终端恶意软件 | 第17-20页 |
| ·移动终端恶意软件发展 | 第17-18页 |
| ·移动终端恶意软件主要危害 | 第18-19页 |
| ·移动终端恶意软件分类 | 第19页 |
| ·分析与总结 | 第19-20页 |
| ·主动防御技术概述 | 第20-23页 |
| ·主动防御产生介绍 | 第20-21页 |
| ·入侵检测技术 | 第21-22页 |
| ·异常检测技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 智能移动终端主动防御技术研究 | 第24-36页 |
| ·智能移动终端主动防御研究 | 第24-26页 |
| ·目前问题 | 第24-25页 |
| ·基于行为分析的异常检测方法 | 第25-26页 |
| ·用户行为 | 第26-32页 |
| ·系统信息 | 第27-28页 |
| ·系统行为受恶意软件影响 | 第28-30页 |
| ·用户行为的定义 | 第30-32页 |
| ·用户行为模型研究 | 第32-35页 |
| ·社交网络 | 第32-33页 |
| ·基于社交网络的用户行为模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于用户行为的智能移动终端主动防御技术研究 | 第36-50页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·基于用户行为的移动终端主动防御模型研究 | 第37-43页 |
| ·基于用户行为的智能移动终端主动防御模型框架 | 第37-38页 |
| ·用户行为收集模块 | 第38-40页 |
| ·用户行为建模模块 | 第40-41页 |
| ·用户行为分析模块 | 第41-42页 |
| ·响应模块 | 第42-43页 |
| ·基于用户行为的移动终端异常检测算法 | 第43-49页 |
| ·设计思路 | 第43-44页 |
| ·相似性度量方法研究 | 第44-45页 |
| ·算法描述 | 第45-46页 |
| ·算法数学分析 | 第46-48页 |
| ·算法复杂度分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第50-60页 |
| ·实验环境 | 第50-53页 |
| ·Android平台的优势 | 第50-51页 |
| ·Weka | 第51页 |
| ·检测 | 第51-53页 |
| ·算法验证 | 第53-59页 |
| ·用户行为多样性分析 | 第53-54页 |
| ·用户行为社交性分析 | 第54-55页 |
| ·阀值a,b的确定 | 第55-57页 |
| ·算法效果对比 | 第57-58页 |
| ·算法性能对比 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结及未来工作 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·未来工作 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |