恶意程序检测与分类系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义和目的 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论与基础知识 | 第14-24页 |
| ·恶意程序的定义及分类 | 第14-16页 |
| ·恶意程序的定义 | 第14页 |
| ·恶意程序的分类 | 第14-16页 |
| ·PE 文件结构 | 第16-18页 |
| ·虚拟机技术 | 第18-20页 |
| ·虚拟化技术分类 | 第18-19页 |
| ·QEMU | 第19-20页 |
| ·程序特征的定义 | 第20-24页 |
| ·恶意程序静态文件特征定义 | 第20-21页 |
| ·恶意程序动态行为特征定义 | 第21-22页 |
| ·恶意程序特征向量 | 第22-24页 |
| 第三章 系统设计与实现 | 第24-48页 |
| ·系统概述 | 第24-27页 |
| ·系统开发目标和要求 | 第27页 |
| ·系统总体设计 | 第27-28页 |
| ·系统管理与调度 | 第28-29页 |
| ·预处理和静态分析 | 第29-31页 |
| ·预处理 | 第29页 |
| ·PE 文件解析 | 第29-30页 |
| ·加壳识别 | 第30-31页 |
| ·动态分析 | 第31-34页 |
| ·传统的程序 API 捕获方法 | 第31-32页 |
| ·基于 QEMU 的 API 捕获工具 | 第32-34页 |
| ·行为抽象 | 第34-36页 |
| ·检测与分类 | 第36-38页 |
| ·算法选择 | 第36页 |
| ·建立决策树 | 第36-38页 |
| ·用户交互 | 第38-48页 |
| ·软件界面设计 | 第38-39页 |
| ·训练功能说明 | 第39-42页 |
| ·检测功能说明 | 第42-45页 |
| ·自定义检测说明 | 第45-46页 |
| ·静态信息显示和 API 日志显示 | 第46-48页 |
| 第四章 数据库设计 | 第48-62页 |
| ·数据库设计方法 | 第48页 |
| ·数据分析 | 第48-49页 |
| ·数据量分析 | 第49页 |
| ·概念设计 | 第49-52页 |
| ·数据抽象 | 第49-51页 |
| ·E-R 图 | 第51-52页 |
| ·逻辑设计 | 第52-56页 |
| ·E-R 图向关系模型的转换 | 第52-53页 |
| ·数据模型的优化 | 第53-54页 |
| ·表命名约定 | 第54页 |
| ·表设计约定 | 第54-55页 |
| ·具体设计 | 第55-56页 |
| ·数据流说明 | 第56-57页 |
| ·数据流图 | 第57-62页 |
| 第五章 系统评测 | 第62-66页 |
| ·效率分析 | 第62页 |
| ·准确率评测 | 第62-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66页 |
| ·未来展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
