| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 存在问题与挑战 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第15-26页 |
| 2.1 Android安全领域的关键技术 | 第15-17页 |
| 2.2 Android恶意软件分类及分析检测技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Android恶意软件分类 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Android恶意软件的分析技术 | 第18-20页 |
| 2.2.3 Android恶意软件的检测技术 | 第20-21页 |
| 2.3 谱图理论及图的特征分析技术 | 第21-25页 |
| 2.3.1 函数调用图 | 第21-22页 |
| 2.3.2 谱图矩阵 | 第22-24页 |
| 2.3.3 图的相似性度量 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于谱图特征的Android恶意程序检测模型研究 | 第26-36页 |
| 3.1 Android恶意程序执行机制 | 第26-28页 |
| 3.2 Android恶意程序检测技术目标 | 第28-29页 |
| 3.3 Android恶意程序检测技术模型研究 | 第29-33页 |
| 3.3.1 传统的Android恶意程序检测模型 | 第29-30页 |
| 3.3.2 改进后的Android恶意检测模型 | 第30-33页 |
| 3.4 Android恶意程序检测模型核心功能设计 | 第33-35页 |
| 3.4.1 Android程序谱图特征提取功能设计 | 第33页 |
| 3.4.2 Android恶意程序分类功能设计 | 第33-34页 |
| 3.4.3 Android恶意程序预测功能设计 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于谱图特征的Android恶意程序检测算法 | 第36-55页 |
| 4.1 基于谱图特征的Android恶意检测算法概述 | 第36-38页 |
| 4.2 Android程序图预处理算法设计 | 第38-39页 |
| 4.3 基于谱图特征的提取算法设计 | 第39-44页 |
| 4.3.1 特征提取算法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 改进策略及原理 | 第40-42页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第42-44页 |
| 4.4 基于聚类与决策树组合的恶意程序分类算法设计 | 第44-54页 |
| 4.4.1 分类算法运行机制设计 | 第44-47页 |
| 4.4.2 基于聚类的程序分类算法设计 | 第47-49页 |
| 4.4.3 基于梯度上升决策树的分类算法设计 | 第49-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 Android恶意程序检测模型实现与评测 | 第55-64页 |
| 5.1 Android恶意程序检测模型实现 | 第55-59页 |
| 5.1.1 Android图预处理算法实现 | 第55-56页 |
| 5.1.2 函数调用图谱图特征提取算法实现 | 第56-58页 |
| 5.1.3 基于聚类与决策树的恶意程序分类算法实现 | 第58-59页 |
| 5.2 Android恶意程序检测模型评测 | 第59-63页 |
| 5.2.1 实验环境搭建 | 第59页 |
| 5.2.2 实验样本的选择与划分 | 第59-60页 |
| 5.2.3 评测目标与度量标准 | 第60页 |
| 5.2.4 实验评测结果 | 第60-62页 |
| 5.2.5 实验结果分析 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结及展望 | 第64-65页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第64页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
