| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论与技术介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 Android体系结构 | 第16-17页 |
| 2.2 Android安全机制介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 Android软件编译过程 | 第18-20页 |
| 2.3.1 Android Apk文件结构 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Android软件程序编译过程 | 第19-20页 |
| 2.4 Android恶意软件分类 | 第20页 |
| 2.5 常用的Android恶意软件检测方法 | 第20-22页 |
| 2.5.1 恶意代码的分析技术 | 第20-21页 |
| 2.5.2 恶意代码的检测技术 | 第21-22页 |
| 2.6 基于机器学习的Android恶意软件检测方法 | 第22-27页 |
| 2.6.1 机器学习理论基础 | 第22-23页 |
| 2.6.2 分类算法介绍 | 第23-25页 |
| 2.6.3 深度学习理论基础 | 第25-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于AutoEncoder模型的Android软件特征提取 | 第28-38页 |
| 3.1 Android软件API特征分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 Android API行为分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Android API数量分析 | 第29-30页 |
| 3.2 Android软件API原始特征提取 | 第30-33页 |
| 3.2.1 Android软件反编译得到源代码 | 第30-31页 |
| 3.2.2 从源代码中提取API特征 | 第31-32页 |
| 3.2.3 对API特征进行One-hot编码 | 第32-33页 |
| 3.3 基于AutoEncoder模型的API特征降维 | 第33-37页 |
| 3.3.1 选择AutoEncoder模型的可行性论证 | 第34页 |
| 3.3.2 本文AutoEncoder模型的具体结构 | 第34-35页 |
| 3.3.3 本文AutoEncoder模型的训练过程 | 第35-36页 |
| 3.3.4 AutoEncoder模型的特征提取结果 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于逻辑回归算法的Android恶意软件二分类检测 | 第38-50页 |
| 4.1 选择逻辑回归算法的可行性分析 | 第38页 |
| 4.2 本文逻辑回归分类模型的训练 | 第38-40页 |
| 4.2.1 本文逻辑回归分类模型训练过程 | 第38-39页 |
| 4.2.2 训练逻辑回归模型过程遇到的问题与解决办法 | 第39-40页 |
| 4.3 与其他检测模型的检测效果对比 | 第40-48页 |
| 4.3.1 其他Android恶意软件分类检测模型介绍 | 第40-41页 |
| 4.3.2 机器学习模型评估指标介绍 | 第41页 |
| 4.3.3 不同模型之间的检测效果对比 | 第41-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 基于Softmax算法的Android恶意软件多分类检测 | 第50-62页 |
| 5.1 Android恶意软件的家族分析 | 第50-51页 |
| 5.1.1 Android恶意软件家族概述 | 第50-51页 |
| 5.1.2 Android恶意软件家族具体行为分析 | 第51页 |
| 5.2 Softmax算法的可行性论证与训练过程 | 第51-53页 |
| 5.2.1 Softmax算法的理论基础 | 第52页 |
| 5.2.2 本文Softmax分类模型的训练过程 | 第52-53页 |
| 5.3 Softmax模型检测效果的测试 | 第53-56页 |
| 5.3.1 多分类模型评估指标介绍 | 第53-54页 |
| 5.3.2 划分Softmax模型的训练集与测试集 | 第54页 |
| 5.3.3 Softmax模型的召回率与F1值评估 | 第54-56页 |
| 5.4 基于深度学习的Android恶意软件检测流程 | 第56-60页 |
| 5.4.1 Android恶意软件检测流程概述 | 第56-57页 |
| 5.4.2 Android恶意软件检测流程详细描述 | 第57-58页 |
| 5.4.3 Android恶意软件检测流程实例 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
