基于启发式算法的恶意代码检测系统研究与实现
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·课题来源及本人所做工作 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 模式匹配算法概述 | 第12-23页 |
| ·模式匹配算法研究现状 | 第12页 |
| ·模式匹配算法介绍 | 第12-19页 |
| ·KMP | 第13-16页 |
| ·Aho-Corasick 算法 | 第16-17页 |
| ·WM 算法 | 第17-19页 |
| ·多模式匹配算法改进 | 第19-22页 |
| ·AC 与WM 算法比较 | 第19-20页 |
| ·AM 算法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 虚拟机技术概述 | 第23-35页 |
| ·虚拟机技术简介 | 第23-24页 |
| ·x86 体系结构与PC 系统概要 | 第24-28页 |
| ·x86 CPU 结构 | 第24-26页 |
| ·x86 体系结构概览 | 第26-27页 |
| ·PC 系统 | 第27-28页 |
| ·BOCHS 与QEMU 技术分析 | 第28-34页 |
| ·静态翻译 | 第29-31页 |
| ·动态翻译 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于语义的启发式检测模型 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·相关研究 | 第35-39页 |
| ·静态启发式扫描 | 第36页 |
| ·动态启发式扫描 | 第36-39页 |
| ·基于语义的可信模型 | 第39-44页 |
| ·基本可信模型 | 第39-40页 |
| ·基于信息熵的判断模型 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 高性能云服务器设计 | 第45-52页 |
| ·Windows Socket I/O 模型 | 第45-46页 |
| ·windows 完成端口模型 | 第46-51页 |
| ·完成端口简介 | 第46-50页 |
| ·数据重组 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 原型系统实现与测试 | 第52-65页 |
| ·基于云计算的恶意代码监测系统实现 | 第52-56页 |
| ·体系结构 | 第52页 |
| ·系统工作流程 | 第52-56页 |
| ·恶意代码监测系统测试 | 第56-64页 |
| ·查杀率测试 | 第56-61页 |
| ·误报率测试 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 缩略词 | 第70-72页 |
| 图表清单 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
