| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 安卓应用文件结构 | 第16-17页 |
| 2.2 安卓应用静态特征提取常用方法 | 第17-22页 |
| 2.3 安卓应用动态特征获取常用方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于元数据的安卓盗版应用检测 | 第24-42页 |
| 3.1 安卓盗版应用特点及现有检测方法 | 第24-25页 |
| 3.2 安卓元数据特征获取 | 第25-30页 |
| 3.3 基于元数据的安卓盗版应用检测 | 第30-36页 |
| 3.3.1 安卓相关应用检索 | 第30-33页 |
| 3.3.2 安卓应用白名单的选择 | 第33-34页 |
| 3.3.3 安卓盗版检测算法设计 | 第34-36页 |
| 3.4 基于元数据的安卓盗版检测评估 | 第36-40页 |
| 3.4.1 数据集选取 | 第36页 |
| 3.4.2 评估结果 | 第36-37页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第37-39页 |
| 3.4.4 性能评估 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于多特征的安卓应用恶意行为检测 | 第42-60页 |
| 4.1 安卓恶意行为特点及检测方法 | 第42-44页 |
| 4.1.1 安卓常见恶意行为 | 第42-43页 |
| 4.1.2 安卓恶意行为检测方法 | 第43-44页 |
| 4.2 安卓恶意行为特征选取 | 第44-52页 |
| 4.2.1 安卓盗版应用静态恶意特征 | 第45-51页 |
| 4.2.2 安卓盗版应用动态恶意特征 | 第51-52页 |
| 4.3 基于多特征的安卓恶意行为检测算法 | 第52-59页 |
| 4.3.1 安卓恶意行为动静态特征优化 | 第52-54页 |
| 4.3.2 基于多特征恶意行为检测算法实现 | 第54-56页 |
| 4.3.3 基于多特征的安卓恶意行为检测算法评估 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于特征组合的安卓应用恶意行为分类 | 第60-70页 |
| 5.1 安卓常见恶意应用案例分析 | 第60-63页 |
| 5.2 基于特征匹配的安卓恶意应用分类检测 | 第63-67页 |
| 5.2.1 安卓盗版应用恶意行为细粒度分类 | 第63-64页 |
| 5.2.2 安卓盗版应用特征组合选取 | 第64-66页 |
| 5.2.3 基于特征匹配的恶意行为评分机制 | 第66-67页 |
| 5.3 基于特征匹配的安卓恶意行为分类算法实现与评估 | 第67-69页 |
| 5.3.1 算法实现 | 第67-68页 |
| 5.3.2 算法评估 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70页 |
| 6.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78页 |