| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 课题来源与组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第12-25页 |
| 2.1 Android恶意软件检测基础知识 | 第12-17页 |
| 2.1.1 Android安全机制 | 第12-15页 |
| 2.1.2 Android恶意软件 | 第15-17页 |
| 2.2 基于权限信息的Android恶意软件检测技术 | 第17-18页 |
| 2.3 基于静态分析的Android恶意软件检测技术 | 第18-21页 |
| 2.3.1 静态分析技术介绍 | 第18-20页 |
| 2.3.2 国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 2.4 基于动态分析的Android恶意软件检测技术 | 第21-23页 |
| 2.4.1 动态分析技术介绍 | 第21-22页 |
| 2.4.2 国内外研究现状 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 Android恶意软件检测系统总体设计 | 第25-34页 |
| 3.1 设计目标 | 第25-26页 |
| 3.2 系统流程框架 | 第26-27页 |
| 3.3 系统各模块介绍 | 第27-33页 |
| 3.3.1 网络通信模块 | 第28-29页 |
| 3.3.2 反编译模块 | 第29-30页 |
| 3.3.3 黑白名单过滤模块 | 第30-31页 |
| 3.3.4 静态分析模块 | 第31-32页 |
| 3.3.5 动态分析模块 | 第32页 |
| 3.3.6 安全评价及解决方案提供模块 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 静态分析模块 | 第34-47页 |
| 4.1 传统特征码检测方法的缺陷 | 第34页 |
| 4.2 基于软件相似度的特征码检测方法及缺陷 | 第34-35页 |
| 4.3 基于MSI的特征码检测技术及其缺陷 | 第35-37页 |
| 4.3.1 基于MSI的特征码检测技术 | 第36-37页 |
| 4.3.2 基于MSI特征码检测技术存在的缺陷 | 第37页 |
| 4.4 一种基于DT-MSI的特征码检测技术 | 第37-42页 |
| 4.4.1 DT-MSI检测方法 | 第37-39页 |
| 4.4.2 可疑软件的判定 | 第39-41页 |
| 4.4.3 Horspool匹配算法 | 第41-42页 |
| 4.5 基于DT-MSI的特征码检测仿真测试 | 第42-46页 |
| 4.5.1 实验数据与评价指标 | 第42-43页 |
| 4.5.2 实验过程 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 动态分析模块详细设计 | 第47-59页 |
| 5.1 软件行为特征提取模块 | 第47-51页 |
| 5.1.1 TaintDroid和Doridbox工具 | 第47-49页 |
| 5.1.2 MonkeyRunner工具 | 第49页 |
| 5.1.3 自动化提取软件行为特征模块设计 | 第49-51页 |
| 5.2 机器学习分类模块 | 第51-56页 |
| 5.2.1 朴素贝叶斯分类算法基本原理 | 第51-52页 |
| 5.2.2 基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法 | 第52-55页 |
| 5.2.3 分类器的实现 | 第55-56页 |
| 5.3 改进的朴素贝叶斯分类算法性能测试 | 第56-58页 |
| 5.3.1 实验数据与评价指标 | 第56页 |
| 5.3.2 实验过程 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 系统测试及功能展示 | 第59-64页 |
| 6.1 测试环境 | 第59页 |
| 6.2 系统功能展示 | 第59-63页 |
| 6.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第68-69页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
