基于社会计算的手机恶意代码防御机制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 背景技术概述 | 第16-22页 |
| 2.1 手机恶意代码 | 第16-18页 |
| 2.1.1 演变及其威胁 | 第16-17页 |
| 2.1.2 攻击方法 | 第17-18页 |
| 2.2 社会计算 | 第18-21页 |
| 2.2.1 社会网络基本概念 | 第18-20页 |
| 2.2.2 社会计算 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于蚁群算法的社会信任传递算法 | 第22-34页 |
| 3.1 蚁群算法及其在信任计算中的应用概述 | 第22-23页 |
| 3.1.1 蚁群算法概述 | 第22-23页 |
| 3.1.2 蚁群算法在信任计算中的应用 | 第23页 |
| 3.2 社会信任 | 第23-27页 |
| 3.2.1 信任概述 | 第23-26页 |
| 3.2.2 信任传递算法研究现状 | 第26-27页 |
| 3.3 基于蚁群算法的社会信任传递算法 | 第27-33页 |
| 3.3.1 个体中心网络 | 第27-29页 |
| 3.3.2 信任值的指定 | 第29页 |
| 3.3.3 信任度阈值 | 第29页 |
| 3.3.4 算法设计 | 第29-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于社会计算的手机恶意代码防御模型 | 第34-48页 |
| 4.1 移动网络中的蠕虫传播 | 第34-36页 |
| 4.2 社区发现 | 第36-41页 |
| 4.2.1 社区基本概念 | 第36页 |
| 4.2.2 社区发现算法研究现状 | 第36-41页 |
| 4.3 模型的构建 | 第41-45页 |
| 4.3.1 模型概述 | 第41-44页 |
| 4.3.2 补丁分享策略 | 第44-45页 |
| 4.4 自动补丁的传播过程 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 仿真试验与测试 | 第48-58页 |
| 5.1 信任传递算法的实现与测试 | 第48-54页 |
| 5.1.1 数据处理 | 第48-49页 |
| 5.1.2 结果分析 | 第49-52页 |
| 5.1.3 信任传递算法比较 | 第52-54页 |
| 5.2 自动补丁仿真传播 | 第54-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结和展望 | 第58-60页 |
| 研究工作与创新点 | 第58-59页 |
| 未来与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
