作者简介 | 第1-4页 |
摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-23页 |
·研究意义 | 第11-13页 |
·国内外研究现状 | 第13-19页 |
·漏洞挖掘 | 第13-17页 |
·恶意应用检测 | 第17-19页 |
·课题背景 | 第19页 |
·本文的主要工作和结构安排 | 第19-21页 |
·主要工作与贡献 | 第19-20页 |
·本文结构安排 | 第20-21页 |
·本章小结 | 第21-23页 |
第二章 基础知识 | 第23-37页 |
·模糊测试技术 | 第23-26页 |
·模糊测试流程 | 第23-25页 |
·网络协议模糊测试 | 第25-26页 |
·模糊测试局限性 | 第26页 |
·ANDROID 系统概览 | 第26-30页 |
·Android 系统结构 | 第26-27页 |
·Android 应用程序 | 第27-30页 |
·基于数据挖掘的恶意代码检测技术 | 第30-35页 |
·相关分类算法概念 | 第32-33页 |
·分类器评估参数 | 第33-34页 |
·频繁模式挖掘算法 | 第34-35页 |
·小结 | 第35-37页 |
第三章 协议漏洞挖掘技术 | 第37-57页 |
·引言 | 第37-38页 |
·相关工作 | 第38-39页 |
·基于模糊测试技术的 IKE 协议漏洞挖掘方法概述 | 第39-40页 |
·IKE 协议的漏洞点分析 | 第40-44页 |
·IKE 机制 | 第40-41页 |
·IKE 协议格式分析 | 第41-44页 |
·IKE 历史漏洞的漏洞点总结 | 第44页 |
·测试用例生成算法 | 第44-47页 |
·数学模型 | 第44-46页 |
·算法 | 第46-47页 |
·基于模糊测试技术的协议漏洞挖掘框架的设计与实现 | 第47-51页 |
·两阶段的测试用例生成 | 第49-50页 |
·监视器或调试器 | 第50-51页 |
·实验结果与分析 | 第51-55页 |
·实验环境 | 第51-52页 |
·测试目标 | 第52页 |
·测试结果 | 第52-53页 |
·与相关工作的比较 | 第53-55页 |
·问题与讨论 | 第55页 |
·本章小结 | 第55-57页 |
第四章 基于权限频繁模式挖掘算法的 ANDROID 恶意应用检测方法 | 第57-73页 |
·引言 | 第57-58页 |
·相关工作 | 第58-59页 |
·权限频繁模式挖掘算法 PAPRIORI | 第59-62页 |
·概念定义 | 第59-60页 |
·算法形式化描述 | 第60-62页 |
·算法分析 | 第62页 |
·基于 PAPRIORI 算法的 ANDROID 恶意应用检测方法实现 | 第62-64页 |
·实验与分析 | 第64-71页 |
·实验环境 | 第64页 |
·实验结果 | 第64-71页 |
·结果分析 | 第71页 |
·问题与讨论 | 第71-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第五章 基于三层混合系综算法的 ANDROID 恶意应用检测方法 | 第73-91页 |
·引言 | 第73-75页 |
·相关工作 | 第75-76页 |
·ANDRODECT 检测方法概述 | 第76-77页 |
·ANDROID 应用特征提取技术 | 第77-80页 |
·静态分析技术 | 第77-78页 |
·动态分析技术 | 第78-80页 |
·三层混合系综算法 | 第80-83页 |
·THEA | 第81-83页 |
·实验与分析 | 第83-87页 |
·实验环境 | 第83-84页 |
·实验结果 | 第84-85页 |
·结果比较 | 第85-87页 |
·结论 | 第87页 |
·问题与讨论 | 第87-89页 |
·本章小结 | 第89-91页 |
第六章 一种快速的两阶段 ANDROID 恶意应用检测系统 | 第91-101页 |
·系统描述 | 第91-94页 |
·第一阶段(过滤阶段) | 第92-93页 |
·第二阶段(分类阶段) | 第93-94页 |
·实验结果 | 第94-98页 |
·测试样本库 | 第94页 |
·实验结果 | 第94-98页 |
·系统比较 | 第98-99页 |
·讨论 | 第99页 |
·小结 | 第99-101页 |
第七章 结束语 | 第101-103页 |
·取得的成果 | 第101-102页 |
·未来工作 | 第102-103页 |
致谢 | 第103-105页 |
参考文献 | 第105-114页 |
攻读博士学位期间的研究成果 | 第114-115页 |