基于图的恶意代码检测及系统实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关的理论与技术 | 第16-28页 |
| 2.1 恶意代码分类 | 第16-17页 |
| 2.2 恶意代码检测技术 | 第17-19页 |
| 2.3 基于图的恶意代码检测相关理论与技术 | 第19-27页 |
| 2.3.1 代码相似度算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 图像相似度算法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 字符串相似度算法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 图论 | 第24-25页 |
| 2.3.5 标签传播算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于相似度的代码关系模型 | 第28-41页 |
| 3.1 代码相似度 | 第28-33页 |
| 3.1.1 Simhash代码相似度算法 | 第29页 |
| 3.1.2 Simhash算法特性测试 | 第29-30页 |
| 3.1.3 相似度测试 | 第30-33页 |
| 3.2 图标相似度 | 第33-36页 |
| 3.2.1 常见的图像相似度算法比较 | 第33-35页 |
| 3.2.2 Sift算法改进 | 第35-36页 |
| 3.3 敏感字符串相似度 | 第36-38页 |
| 3.4 代码关系模型 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于图的恶意代码检测算法 | 第41-50页 |
| 4.1 标签传播算法存在的问题及其改进 | 第41-42页 |
| 4.2 算法的具体流程 | 第42-44页 |
| 4.3 算法测试 | 第44-49页 |
| 4.3.1 路径算法、标签传播算法的比较测试 | 第44-46页 |
| 4.3.2 恶意判定的阈值测试 | 第46-47页 |
| 4.3.3 已知样本数量测试 | 第47-48页 |
| 4.3.4 迭代停止条件测试 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于图的恶意代码检测系统 | 第50-57页 |
| 5.1 系统的总体设计 | 第50-52页 |
| 5.2 系统的实现 | 第52-55页 |
| 5.2.1 系统前端实现 | 第52-53页 |
| 5.2.2 系统后端实现 | 第53-55页 |
| 5.3 系统测试 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结束语 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 未来展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
