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基于应用分类和静态特征的Android恶意应用检测

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 课题研究背景和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状及发展概况第14-16页
        1.2.1 动态检测研究现状第14-15页
        1.2.2 静态检测研究现状第15-16页
    1.3 本文主要工作第16-17页
    1.4 论文结构安排第17-19页
第2章 相关理论基础第19-29页
    2.1 Android系统概述第19-21页
        2.1.1 Android系统架构第19-20页
        2.1.2 Android应用程序核心组件第20-21页
        2.1.3 Android应用程序结构第21页
    2.2 Android安全机制第21-23页
        2.2.1 AndroidLinux内核安全机制第21-22页
        2.2.2 Android本地库及运行环境安全机制第22页
        2.2.3 Android应用程序层安全机制第22-23页
    2.3 静态检测技术第23-26页
        2.3.1 基于权限分析的检测技术第24页
        2.3.2 基于源码API的检测技术第24-26页
    2.4 机器学习分类算法第26-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 基于SMO算法的Android应用程序分类第29-43页
    3.1 Android应用程序分类概述第29页
    3.2 Android应用程序分类特征的提取第29-34页
        3.2.1 权限特征的分析与提取第29-31页
        3.2.2 敏感API特征的分析与提取第31-34页
    3.3 Android应用程序特征集的优化第34-37页
        3.3.1 卡方检验算法和皮尔逊相关系数第35-36页
        3.3.2 卡方检验-皮尔逊相关系数的组合算法第36-37页
    3.4 基于SMO算法的Android应用程序分类第37-42页
        3.4.1 支持向量机的基本原理第37-38页
        3.4.2 SMO学习训练算法第38-40页
        3.4.3 Android应用程序分类的实现第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于静态特征的Android恶意应用程序检测第43-53页
    4.1 方法概述第43页
    4.2 恶意应用程序检测流程第43-44页
    4.3 基于Apriori关联算法挖掘静态特征的频繁项集第44-48页
        4.3.1 类别敏感权限频繁模式挖掘第44-47页
        4.3.2 类别敏感API频繁模式挖掘第47-48页
    4.4 类别敏感阈值与应用敏感值的计算第48-51页
        4.4.1 类别敏感权限阈值与应用敏感权限值的计算第48-50页
        4.4.2 类别敏感API阈值与应用敏感API值的计算第50-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第5章 基于应用程序分类和静态特征的Android恶意应用程序检测框架的实现第53-69页
    5.1 检测框架的总体设计第53页
    5.2 检测框架的详细设计第53-56页
        5.2.1 特征提取模块第53-54页
        5.2.2 数据预处理模块第54-55页
        5.2.3 应用程序分类模块第55页
        5.2.4 恶意应用程序检测模块第55-56页
    5.3 实验环境及相关工具介绍第56-59页
        5.3.1 ApkTool反编译工具第56-57页
        5.3.2 Java2Smail工具第57页
        5.3.3 Weka第57-59页
    5.4 实验方案设计第59-62页
        5.4.1 实验样本库第59页
        5.4.2 实验设计步骤第59-60页
        5.4.3 定义分类评价标准第60-62页
    5.5 实验结果分析第62-68页
        5.5.1 应用程序分类结果与分析第62-65页
        5.5.2 恶意应用程序检测结果与分析第65-67页
        5.5.3 应用程序分类对恶意应用程序检测结果的影响第67-68页
    5.6 本章小结第68-69页
总结与展望第69-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间发表论文第75-77页
致谢第77页

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