| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Android手机应用逆向分析技术 | 第18-28页 |
| 2.1 Android应用APK的构成 | 第18-21页 |
| 2.2 常见APK安全保护机制 | 第21-22页 |
| 2.3 Android静态分析技术 | 第22-24页 |
| 2.4 Android动态分析技术 | 第24-26页 |
| 2.4.1 DDMS的使用 | 第25-26页 |
| 2.4.2 动态调试中定位关键代码方法 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 Android手机地理位置信息取证系统设计 | 第28-42页 |
| 3.1 手机地理位置取证概述 | 第28-30页 |
| 3.1.1 手机地理位置取证原则 | 第28-29页 |
| 3.1.2 手机地理位置数据源 | 第29页 |
| 3.1.3 手机地理位置取证流程 | 第29-30页 |
| 3.2 手机地理位置取证系统设计思想 | 第30-32页 |
| 3.2.1 系统功能描述 | 第30页 |
| 3.2.2 系统总体结构 | 第30-31页 |
| 3.2.3 系统工作流程 | 第31-32页 |
| 3.3 系统开发实现 | 第32-35页 |
| 3.3.1 系统开发环境 | 第32-33页 |
| 3.3.2 地理位置解析模块设计实现 | 第33-35页 |
| 3.4 具体应用地理位置信息解析模块介绍 | 第35-40页 |
| 3.4.1 行程信息解析方法 | 第35-37页 |
| 3.4.2 搜索信息解析方法 | 第37-38页 |
| 3.4.3 账号信息解析方法 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 地理位置取证结果分析 | 第42-56页 |
| 4.1 多媒体类 | 第42-43页 |
| 4.2 导航类 | 第43-47页 |
| 4.2.1 百度地图 | 第44页 |
| 4.2.2 Google地图 | 第44-45页 |
| 4.2.3 凯立德地图 | 第45-46页 |
| 4.2.4 高德地图 | 第46-47页 |
| 4.3 社交活动类 | 第47-49页 |
| 4.3.1 微信 | 第47-48页 |
| 4.3.2 腾讯QQ | 第48-49页 |
| 4.4 浏览器类 | 第49-50页 |
| 4.4.1 UC浏览器 | 第49-50页 |
| 4.4.2 360浏览器 | 第50页 |
| 4.5 其他 | 第50-52页 |
| 4.5.1 嘀嘀打车 | 第50-51页 |
| 4.5.2 快的打车 | 第51-52页 |
| 4.6 实验展示 | 第52-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 地理位置信息的相似性计算算法 | 第56-70页 |
| 5.1 基于位置服务的社交网络概述 | 第56-59页 |
| 5.1.1 位置服务社交网络概述 | 第56-57页 |
| 5.1.2 位置服务社交网络功能 | 第57-59页 |
| 5.2 位置服务网络的研究方向 | 第59-61页 |
| 5.3 相似性算法介绍 | 第61-62页 |
| 5.3.1 基于向量空间模型的相似度计算 | 第61-62页 |
| 5.3.2 基于集合的相似度计算 | 第62页 |
| 5.3.3 基于层次结构的相似度计算 | 第62页 |
| 5.4 数据预处理 | 第62-64页 |
| 5.4.1 定位信息的数据预处理 | 第63页 |
| 5.4.2 行程信息数据预处理 | 第63-64页 |
| 5.5 用户相似性计算 | 第64-65页 |
| 5.5.1 定位信息的相似性算法 | 第64页 |
| 5.5.2 行程信息的相似性算法 | 第64-65页 |
| 5.6 实验分析 | 第65-69页 |
| 5.6.1 实验数据集 | 第65-66页 |
| 5.6.2 相似度分析 | 第66-67页 |
| 5.6.3 方法有效性分析 | 第67-69页 |
| 5.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |