| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 Android恶意软件检测研究基础 | 第20-34页 |
| 2.1 Android系统概述 | 第20-21页 |
| 2.2 Android核心组件 | 第21-24页 |
| 2.2.1 Activity组件 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Service组件 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Content Provider组件 | 第23页 |
| 2.2.4 Broadcast Receiver组件 | 第23页 |
| 2.2.5 Intent组件 | 第23-24页 |
| 2.3 Android恶意软件概述 | 第24-25页 |
| 2.4 典型恶意软件家族实例分析 | 第25-33页 |
| 2.4.1 Fake Timer族恶意软件分析 | 第25-27页 |
| 2.4.2 Sms Catcher族恶意软件分析 | 第27-29页 |
| 2.4.3 Droid Kung Fu族恶意软件分析 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于特征匹配的安卓软件恶意行为检测技术 | 第34-54页 |
| 3.1 Android应用程序特征的分析与选取 | 第34-36页 |
| 3.2 基于特征匹配的安卓软件恶意行为检测方法框架 | 第36-39页 |
| 3.3 构建Android应用程序数据集 | 第39-44页 |
| 3.3.1 获取正常软件样本 | 第39-44页 |
| 3.3.2 获取恶意软件样本 | 第44页 |
| 3.4 运行时trace文件的获取与分析 | 第44-48页 |
| 3.4.1 获取运行时trace文件 | 第44-46页 |
| 3.4.2 分析运行时trace文件 | 第46-48页 |
| 3.5 频繁API调用序列提取算法的设计及实现 | 第48-51页 |
| 3.6 构建敏感API数据集 | 第51-52页 |
| 3.7 恶意软件特征库的设计 | 第52-53页 |
| 3.8 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第54-64页 |
| 4.1 实验环境与样本介绍 | 第54-55页 |
| 4.2 系统运行测试 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第56-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
