| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的研究内容和创新 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 恶意代码分类方法概述 | 第17-25页 |
| 2.1 PE文件结构 | 第17-18页 |
| 2.2 常用恶意代码反检测技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 静态反检测技术 | 第19页 |
| 2.2.2 动态反检测技术 | 第19页 |
| 2.2.3 混合反检测技术 | 第19-20页 |
| 2.3 恶意代码分析技术 | 第20-22页 |
| 2.4 恶意代码的命名规则 | 第22-24页 |
| 2.5 恶意代码数据集 | 第24-25页 |
| 第三章 基于PRICoLBP的恶意代码分类 | 第25-37页 |
| 3.1 恶意代码图像介绍 | 第26-28页 |
| 3.2 LBP特征与PRICoLBP | 第28-30页 |
| 3.2.1 LBP特征 | 第28-29页 |
| 3.2.2 PRICoLBP | 第29-30页 |
| 3.3 后处理 | 第30-31页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第31-36页 |
| 3.4.1 参数设定 | 第31-32页 |
| 3.4.2 分类效果评价 | 第32-33页 |
| 3.4.3 与常用特征比较 | 第33-34页 |
| 3.4.4 分类器的选择 | 第34页 |
| 3.4.5 混淆容忍能力 | 第34-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于稀疏表示的恶意代码分类 | 第37-45页 |
| 4.1 稀疏表示原理介绍 | 第38-40页 |
| 4.1.1 稀疏约束与低秩约束 | 第38-39页 |
| 4.1.2 RPCA | 第39页 |
| 4.1.3 稀疏表示 | 第39-40页 |
| 4.2 特征提取 | 第40-41页 |
| 4.2.1 取前N项 | 第40页 |
| 4.2.2 每k位取值 | 第40页 |
| 4.2.3 池化 | 第40页 |
| 4.2.4 随机投影 | 第40-41页 |
| 4.3 恶意代码的全局稀疏表示 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.4.1 参数设定 | 第42-43页 |
| 4.4.2 分类性能评价与比较 | 第43页 |
| 4.4.3 方法改进与评价 | 第43-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于二进制的恶意代码分类算法改进 | 第45-51页 |
| 5.1 基于PRICoLBP与基于稀疏表示的分类算法比较 | 第45页 |
| 5.2 基于滑动窗口的LBP级联稀疏表示算法 | 第45-47页 |
| 5.2.1 滑动窗口 | 第46页 |
| 5.2.2 提取LBP特征直方图 | 第46页 |
| 5.2.3 LBP特征直方图的稀疏表示 | 第46页 |
| 5.2.4 量化特征获得词包 | 第46-47页 |
| 5.3 随机森林分类器 | 第47页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 5.5 小结 | 第49-51页 |
| 第六章 层次化恶意代码分析框架 | 第51-55页 |
| 6.1 整体架构 | 第51页 |
| 6.2 HASH值匹配 | 第51-52页 |
| 6.3 反汇编特征匹配 | 第52-53页 |
| 6.3.1 样本头部特征 | 第52页 |
| 6.3.2 OpCode和SysFunc的n-gram特征 | 第52-53页 |
| 6.4 组合特征 | 第53页 |
| 6.5 实验结果及分析 | 第53页 |
| 6.6 小结 | 第53-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第65页 |