| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 安卓（Android）操作系统概述 | 第15-17页 |
| 1.3 从数字取证到移动设备取证（Mobile forensics） | 第17-21页 |
| 1.3.1 基本原则 | 第17-19页 |
| 1.3.2 面临的挑战 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的研究内容及意义 | 第21-22页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 移动设备取证的理论研究 | 第24-32页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 移动设备取证研究进展 | 第24-28页 |
| 2.2.1 国外主要研究进展 | 第24-27页 |
| 2.2.2 国内主要研究进展 | 第27-28页 |
| 2.3 移动设备取证的特点 | 第28-29页 |
| 2.4 移动设备取证框架 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 安卓移动设备的数据转储 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 目标设备的状态 | 第32-33页 |
| 3.3 数据获取的几种方式 | 第33-35页 |
| 3.4 安卓系统引导过程 | 第35-36页 |
| 3.5 不同设备状态下的数据转储 | 第36-39页 |
| 3.6 不受调试开关限制的数据转储 | 第39-41页 |
| 3.6.1 数据转储方法 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 安卓应用程序的取证研究 | 第42-72页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 安卓应用程序组织结构 | 第43-44页 |
| 4.3 DEX文件格式 | 第44-46页 |
| 4.4 传统分析方法 | 第46-49页 |
| 4.5 RAPID方法 | 第49-60页 |
| 4.5.1 RAPID原理 | 第50-53页 |
| 4.5.2 RAPID分析过程 | 第53-58页 |
| 4.5.3 RAPID的实现 | 第58-60页 |
| 4.6 实验 | 第60-67页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第60页 |
| 4.6.2 准确性和健壮性测试 | 第60-62页 |
| 4.6.3 速度测试 | 第62-67页 |
| 4.7 实验结果讨论 | 第67-68页 |
| 4.8 RAPID的其他应用 | 第68-70页 |
| 4.8.1 外部文件调用 | 第68-69页 |
| 4.8.2 分析方法 | 第69-70页 |
| 4.9 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 安卓恶意应用程序检测研究 | 第72-86页 |
| 5.1 引言 | 第72-73页 |
| 5.2 传统检测方法 | 第73-75页 |
| 5.2.1 基于静态分析的识别技术 | 第73-74页 |
| 5.2.2 基于动态分析的识别技术 | 第74-75页 |
| 5.3 基于机器学习的方法 | 第75-76页 |
| 5.4 改进方法 | 第76-81页 |
| 5.4.1 恶意程序检测方法 | 第76-77页 |
| 5.4.2 特征信息提取 | 第77-78页 |
| 5.4.3 特征集的精修 | 第78-80页 |
| 5.4.4 分析模型 | 第80-81页 |
| 5.5 实验 | 第81-84页 |
| 5.5.1 实验环境 | 第81页 |
| 5.5.2 最小有效特征集实验结果 | 第81-82页 |
| 5.5.3 恶意程序检测结果 | 第82-83页 |
| 5.5.4 与其他方法的对比 | 第83-84页 |
| 5.6 本章小结 | 第84-86页 |
| 第6章 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-100页 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102页 |