| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 Android系统的安全现状 | 第9页 |
| 1.1.2 Android软件行为分析的相关研究 | 第9-11页 |
| 1.2 课题任务 | 第11-12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 技术背景介绍 | 第13-25页 |
| 2.1 共享库注入 | 第13-14页 |
| 2.2 Hook技术 | 第14-15页 |
| 2.3 Binder机制 | 第15-21页 |
| 2.3.1 Binder机制的基本介绍 | 第15-16页 |
| 2.3.2 Binder进程间通信过程 | 第16-17页 |
| 2.3.3 Binder进程间通信协议 | 第17-21页 |
| 2.4 机器学习 | 第21-24页 |
| 2.4.1 Support Vector Machine | 第21-23页 |
| 2.4.2 Naive Bayes | 第23-24页 |
| 2.4.3 Decision Tree | 第24页 |
| 2.5 本章总结 | 第24-25页 |
| 第三章 需求分析 | 第25-31页 |
| 3.1 功能性需求 | 第25-29页 |
| 3.1.1 分类器训练功能 | 第25-28页 |
| 3.1.2 恶意软件检测功能 | 第28-29页 |
| 3.2 非功能性需求 | 第29-30页 |
| 3.3 本章总结 | 第30-31页 |
| 第四章 概要设计 | 第31-41页 |
| 4.1 系统总体架构 | 第31页 |
| 4.2 行为拦截模块 | 第31-35页 |
| 4.2.1 行为描述 | 第32-33页 |
| 4.2.2 共享库注入过程 | 第33页 |
| 4.2.3 Hook过程 | 第33-34页 |
| 4.2.4 拦截日志的格式设计 | 第34-35页 |
| 4.3 行为分析模块 | 第35-39页 |
| 4.3.1 行为组合设计 | 第35-36页 |
| 4.3.2 特征选取 | 第36页 |
| 4.3.3 特征加权方法设计 | 第36-37页 |
| 4.3.4 机器学习分类算法的使用 | 第37-39页 |
| 4.4 本章总结 | 第39-41页 |
| 第五章 详细设计 | 第41-63页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第41页 |
| 5.2 行为拦截模块 | 第41-55页 |
| 5.2.1 目标进程查找 | 第41-42页 |
| 5.2.2 共享库注入 | 第42-48页 |
| 5.2.3 对zygote进程的Hook | 第48-52页 |
| 5.2.4 对样本进程的Hook | 第52-55页 |
| 5.3 行为分析模块 | 第55-61页 |
| 5.3.1 拦截日志解析 | 第56-57页 |
| 5.3.2 特征权值计算 | 第57-59页 |
| 5.3.3 机器学习 | 第59-61页 |
| 5.4 本章总结 | 第61-63页 |
| 第六章 系统实验结果 | 第63-67页 |
| 6.1 开发环境与实验样本 | 第63页 |
| 6.2 检测指标 | 第63-64页 |
| 6.3 训练效果 | 第64-66页 |
| 6.4 本章总结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 作总结 | 第67页 |
| 7.2 系统不足和改进方向 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |