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基于API关联性的恶意代码动态分析平台的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11页
    1.3 研究思路第11-12页
    1.4 研究内容第12-13页
    1.5 论文章节安排第13-14页
第二章 恶意行为分析相关技术与理论第14-22页
    2.1 恶意行为分析技术概述第14-16页
        2.1.1 恶意软件分类第14-15页
        2.1.2 恶意软件分类第15-16页
        2.1.3 恶意行为分析技术第16页
    2.2 动态分析相关技术介绍第16-19页
        2.2.1 动态二进制分析技术第17-18页
        2.2.2 DynamoRIO相关技术研究第18-19页
    2.3 基于API的恶意行为分析技术第19-21页
        2.3.1 API简介第19-20页
        2.3.2 基于API的恶意行为分析第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 API信息库的建立与动态信息获取第22-34页
    3.1 API函数参数库设计第22-27页
        3.1.1 API文本信息库设计第22-24页
        3.1.2 API二进制信息库结构设计第24-25页
        3.1.3 参数类型说明第25-27页
    3.2 API二进制信息库生成第27-28页
        3.2.1 格式二元组的生成第27页
        3.2.2 API节点处理与二进制文件生成第27-28页
    3.3 基于DynamoRIO插桩工具的动态信息获取第28-32页
        3.3.1 DynamoRIO关键接口函数介绍第28-30页
        3.3.2 API调用定位与参数获取第30-32页
    3.4 本章小结第32-34页
第四章 API关联性抽取技术与行为分析技术第34-42页
    4.1 基于API解析库的关联性抽取技术第34-36页
        4.1.1 API类型确定第34页
        4.1.2 API关联对象确定第34-35页
        4.1.3 API关联类型确定第35页
        4.1.4 关联抽取算法设计第35-36页
    4.2 基于抽象描述的行为抽取技术第36-38页
        4.2.1 行为的描述第37页
        4.2.2 行为抽取算法设计第37-38页
    4.3 功能模块设计第38-41页
        4.3.1 主线程第38-39页
        4.3.2 检测处理与进度第39-40页
        4.3.3 对恶意软件的处理第40-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第五章 系统实现与测试第42-50页
    5.1 测试环境第42页
    5.2 测试用例第42页
    5.3 测试内容与步骤第42-43页
        5.3.1 性能测试第42-43页
        5.3.2 准确性测试第43页
    5.4 测试结果与分析第43-50页
        5.4.1 性能测试第43-44页
        5.4.2 准确性测试第44-50页
第六章 总结与展望第50-52页
    6.1 总结第50页
    6.2 展望第50-52页
致谢第52-54页
参考文献第54-56页
作者简历第56页

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