基于云计算的病毒恶意软件分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| ·云计算及其安全问题 | 第14-23页 |
| ·云计算的概念，特点和发展现状 | 第15-18页 |
| ·云计算的体系结构及其关键技术 | 第18-20页 |
| ·云计算的安全性和云安全性服务的需求 | 第20-23页 |
| ·本文的主要研究内容和主要贡献 | 第23-25页 |
| ·本文的内容组织结构 | 第25-26页 |
| 第二章 云安全的相关研究现状 | 第26-37页 |
| ·云计算本身的安全性 | 第27-28页 |
| ·SaaS 安全性问题 | 第27页 |
| ·IaaS 安全性问题 | 第27页 |
| ·PaaS 安全性问题 | 第27-28页 |
| ·基于云计算的安全性服务 | 第28-35页 |
| ·反垃圾邮件的服务 | 第28-31页 |
| ·病毒恶意软件检测服务 | 第31-35页 |
| ·云安全的未来研究方向 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于云计算的病毒恶意软件检测总体架构 | 第37-56页 |
| ·引言 | 第37-39页 |
| ·现代反病毒软件的局限性及其存在的问题 | 第39-41页 |
| ·云中病毒恶意软件分析检测系统的总体架构 | 第41-43页 |
| ·体系结构中各个组件的功能描述和工作过程 | 第43-52页 |
| ·主机代理软件 | 第43-44页 |
| ·网络服务组件 | 第44-51页 |
| ·存档服务组件 | 第51-52页 |
| ·具体实施方案和评估实验 | 第52-54页 |
| ·组件实施方案 | 第52-53页 |
| ·性能评估 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 病毒恶意软件的动态行为分析系统 | 第56-79页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·病毒恶意软件分析研究现状 | 第57-59页 |
| ·恶意软件分析系统架构 | 第59-62页 |
| ·系统的总体架构 | 第59-61页 |
| ·合理性分析 | 第61-62页 |
| ·具体实施方案 | 第62-74页 |
| ·标签数据生成器 | 第63页 |
| ·隔离的病毒恶意软件分析执行引擎和解释器 | 第63-65页 |
| ·进程分派器及其消息传递系统 | 第65-74页 |
| ·分析报告生成器 | 第74页 |
| ·实验结果和性能评估 | 第74-77页 |
| ·云中检测分析病毒的有效性 | 第74-76页 |
| ·系统时间性能分析 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 病毒恶意软件的静态行为分析系统 | 第79-104页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·病毒恶意软件静态分析的研究现状 | 第80-82页 |
| ·行为模式的获取方式 | 第82-88页 |
| ·静态的语义分析 | 第82-87页 |
| ·特征提取和选择 | 第87-88页 |
| ·CFO 算法训练神经网络分类器 | 第88-100页 |
| ·基本 CFO 优化算法 | 第90-91页 |
| ·算法的推导过程 | 第91-92页 |
| ·算法的收敛性分析 | 第92-96页 |
| ·训练集成人工神经网络 | 第96-100页 |
| ·评估实验 | 第100-103页 |
| ·分布式多目标 CFO 算法对集成神经网络的训练 | 第100-102页 |
| ·集成神经网络对病毒恶意软件分类测试结果比较 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 总结与展望 | 第104-106页 |
| ·本文工作总结 | 第104-105页 |
| ·课题研究展望 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第117页 |
