基于混合特征的恶意安卓程序检测方法研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织 | 第10-11页 |
| 2 相关技术 | 第11-24页 |
| 2.1 Android简介 | 第11-14页 |
| 2.1.1 体系架构 | 第11-12页 |
| 2.1.2 Android安全机制 | 第12-14页 |
| 2.2 静态污点分析 | 第14-20页 |
| 2.2.1 静态污点分析原理 | 第14-16页 |
| 2.2.2 FlowDroid分析框架 | 第16-20页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第20-23页 |
| 2.3.1 数据挖掘概述 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Weka简介 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 Android恶意软件静态检测技术分析 | 第24-30页 |
| 3.1 恶意软件描述 | 第24-26页 |
| 3.1.1 植入方式 | 第24-25页 |
| 3.1.2 触发方式 | 第25-26页 |
| 3.1.3 权限利用 | 第26页 |
| 3.2 静态检测技术 | 第26-29页 |
| 3.2.1 基于语法特征 | 第27页 |
| 3.2.2 基于语义特征 | 第27-29页 |
| 3.2.3 基于混合特征 | 第29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 方法设计与原型实现 | 第30-44页 |
| 4.1 总体框架 | 第30-31页 |
| 4.2 模块设计 | 第31-34页 |
| 4.2.1 语法特征提取模块设计 | 第31-32页 |
| 4.2.2 语义特征提取模块设计 | 第32-33页 |
| 4.2.3 模型训练设计 | 第33页 |
| 4.2.4 样本检测设计 | 第33-34页 |
| 4.3 原型实现 | 第34-43页 |
| 4.3.1 语法特征抽取的实现 | 第34-36页 |
| 4.3.2 语义特征抽取的实现 | 第36-39页 |
| 4.3.3 数据规范化的实现 | 第39-41页 |
| 4.3.4 模型训练的实现 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 实验与评估 | 第44-48页 |
| 5.1 准确率分析 | 第45-46页 |
| 5.2 漏报率分析 | 第46页 |
| 5.3 虚警率分析 | 第46-47页 |
| 5.4 与相关工作比较 | 第47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
