| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 Android系统以及其恶意应用的发展 | 第10-11页 |
| 1.1.2 现有安全方案 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外相关工作 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 研究背景知识 | 第15-24页 |
| 2.1 Android系统基础知识 | 第15-18页 |
| 2.1.1 Android系统架构 | 第15-17页 |
| 2.1.2 Android的安全体系 | 第17-18页 |
| 2.2 恶意应用原理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 恶意应用的安装方式 | 第19页 |
| 2.2.2 恶意应用的触发方式 | 第19页 |
| 2.2.3 恶意应用的分类及其行为特征 | 第19-20页 |
| 2.2.4 防御恶意应用的基本方法 | 第20页 |
| 2.3 常用的恶意应用检测方案 | 第20-22页 |
| 2.3.1 基于硬件的物理状态分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 传统的特征匹配 | 第21页 |
| 2.3.3 静态特征检测 | 第21页 |
| 2.3.4 运行时动态特征检测 | 第21-22页 |
| 2.4 数据挖掘基本原理 | 第22-23页 |
| 2.4.1 分类 | 第22-23页 |
| 2.4.2 K折交叉验证 | 第23页 |
| 2.4.3 提升分类的准确率 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Android应用混合特征提取 | 第24-42页 |
| 3.1 静态特征提取 | 第24-27页 |
| 3.1.1 Android安装文件APK的构成 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基于源码的特征匹配分析 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于Android权限机制的恶意应用挖掘 | 第26-27页 |
| 3.1.4 提取APK权限特征 | 第27页 |
| 3.2 动态特征提取 | 第27-34页 |
| 3.2.1 Hook技术 | 第28页 |
| 3.2.2 Zygote进程和函数调用劫持 | 第28-31页 |
| 3.2.3 Android的API函数调用 | 第31页 |
| 3.2.4 事件触发器 | 第31-32页 |
| 3.2.5 获取APK动态特征方案 | 第32-34页 |
| 3.3 静态特征和动态特征的分类实验 | 第34-39页 |
| 3.3.1 分类模型的评估与选择 | 第34-35页 |
| 3.3.2 APK样本库 | 第35-36页 |
| 3.3.3 静态特征实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.3.4 动态特征实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.4 混合特征 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 AdaBoost分类器提升算法的改进 | 第42-54页 |
| 4.1 提升分类准确率的方法 | 第42-43页 |
| 4.2 基础分类器 | 第43-45页 |
| 4.2.1 朴素贝叶斯 | 第43页 |
| 4.2.2 kNN算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 决策树算法 | 第44-45页 |
| 4.3 AdaBoost分类器提升算法 | 第45-50页 |
| 4.3.1 AdaBoost算法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 AdaBoost提升实验结果和分析 | 第46-50页 |
| 4.4 AdaBoost算法的性能退化问题 | 第50页 |
| 4.5 改进的AdaBoost算法 | 第50-52页 |
| 4.6 AdaBoost提升分类器实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于改进AdaBoost算法的Android恶意应用检测系统 | 第54-60页 |
| 5.1 系统架构 | 第54-55页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第54页 |
| 5.1.2 系统架构 | 第54-55页 |
| 5.2 主要模块 | 第55-57页 |
| 5.3 系统检测实例 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第66页 |
