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基于运行时图形界面特征的安卓应用重打包检测

摘要第4-7页
Abstract第7-9页
1 绪论第15-23页
    1.1 研究背景第15页
    1.2 重打包应用的预防和检测第15-17页
    1.3 现有方法的不足第17-19页
        1.3.1 应用混淆和加密的影响第17-18页
        1.3.2 混合应用带来的挑战第18-19页
    1.4 本文研究问题及思路第19-21页
        1.4.1 研究问题第19-20页
        1.4.2 工作思路第20-21页
    1.5 本文主要贡献第21页
    1.6 文章组织结构第21-23页
2 相关技术背景第23-37页
    2.1 安卓应用第23-26页
        2.1.1 原生安卓应用第23-25页
        2.1.2 混合安卓应用第25-26页
    2.2 软件胎记第26-28页
    2.3 安卓测试工具第28-30页
        2.3.1 UIAutomator第28-29页
        2.3.2 ADB第29-30页
    2.4 代表性技术介绍第30-37页
        2.4.1 基于特征界面图的重打包检测第30-32页
        2.4.2 基于API调用序列的重打包检测第32-34页
        2.4.3 基于界面属性特征的重打包检测第34-37页
3 基于抽象组转移图的重打包检测框架第37-45页
    3.1 抽象组转移图AGTG第37-38页
    3.2 基于AGTG的重打包检测框架第38-41页
        3.2.1 AGTG的生成算法第38-40页
        3.2.2 AGTG的相似度比较第40-41页
    3.3 系统设计第41-43页
        3.3.1 胎记抽取模块设计第41-43页
        3.3.2 胎记比较模块设计第43页
    3.4 本章小结第43-45页
4 布局组图与区域组图第45-57页
    4.1 基于布局组图LGG的重打包检测第45-50页
        4.1.1 LGG概念和相似度计算第45-47页
        4.1.2 图生成策略的具体实现第47-50页
    4.2 基于区域组图RGG的重打包检测第50-56页
        4.2.1 RGG概念和相似度计算第52-53页
        4.2.2 图生成策略的具体实现第53-56页
    4.3 本章小结第56-57页
5 实验评估第57-73页
    5.1 基于LGG重打包检测方法的实验评估第57-65页
        5.1.1 数据集设置第57-59页
        5.1.2 抵抗性评估第59-60页
        5.1.3 可信性评估第60-61页
        5.1.4 与现有方法的比较第61-62页
        5.1.5 阈值相关第62-63页
        5.1.6 实验有效性讨论第63-64页
        5.1.7 方法讨论第64-65页
        5.1.8 本方法的局限性第65页
    5.2 基于RGG重打包检测方法的实验评估第65-73页
        5.2.1 数据集设置第66页
        5.2.2 抵抗性与可信性第66-67页
        5.2.3 针对混合应用的效果第67-68页
        5.2.4 与基于LGG方法的比较第68-70页
        5.2.5 实验有效性讨论第70-71页
        5.2.7 本方法的局限性第71-73页
6 总结第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-84页
简历与科研成果第84-86页

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