| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3. 本文的工作与创新 | 第12-13页 |
| 1.4. 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第15-28页 |
| 2.1. Android系统 | 第15-19页 |
| 2.1.1. Android系统架构 | 第15-17页 |
| 2.1.2. Android系统安全机制 | 第17-19页 |
| 2.2. Android应用及恶意代码 | 第19-21页 |
| 2.2.1. Android应用组成 | 第19-20页 |
| 2.2.2. Android恶意代码特征 | 第20-21页 |
| 2.3. Android恶意代码检测技术 | 第21-27页 |
| 2.3.1. 静态检测技术 | 第21-22页 |
| 2.3.2. 动态检测技术 | 第22-25页 |
| 2.3.3. 支持向量机算法 | 第25-27页 |
| 2.4. 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于双重遍历的Android恶意代码检测技术 | 第28-46页 |
| 3.1. 基于双重遍历的行为触发方法 | 第28-36页 |
| 3.1.1. 基于控件的界面深度遍历算法 | 第29-33页 |
| 3.1.2. 控件智能提取 | 第33-35页 |
| 3.1.3. 组件遍历方法 | 第35-36页 |
| 3.2. 基于Zygote注入技术的行为获取方法 | 第36-40页 |
| 3.2.1. 动态库注入 | 第37-38页 |
| 3.2.2. 目标函数HOOK | 第38-40页 |
| 3.3. 基于SVM的分类判别方法 | 第40-45页 |
| 3.3.1. 特征提取 | 第40-43页 |
| 3.3.2. 特征表示 | 第43-44页 |
| 3.3.3. 模型训练 | 第44-45页 |
| 3.4. 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 Android恶意代码检测系统设计与实现 | 第46-63页 |
| 4.1. 系统框架设计 | 第46-47页 |
| 4.2. 关键功能模块设计 | 第47-53页 |
| 4.2.1. 预处理模块 | 第47-49页 |
| 4.2.2. 行为触发模块 | 第49-50页 |
| 4.2.3. 行为获取模块 | 第50-51页 |
| 4.2.4. 行为分析模块 | 第51-53页 |
| 4.3. 关键功能模块实现 | 第53-62页 |
| 4.3.1. 预处理模块 | 第53页 |
| 4.3.2. 行为触发模块 | 第53-58页 |
| 4.3.3. 行为获取模块 | 第58-61页 |
| 4.3.4. 行为分析模块 | 第61-62页 |
| 4.4. 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 实验验证与结果分析 | 第63-70页 |
| 5.1. 实验环境 | 第63-64页 |
| 5.2. 实验步骤 | 第64-65页 |
| 5.2.1. 行为触发效果验证 | 第64-65页 |
| 5.2.2. 系统检测效果验证 | 第65页 |
| 5.3. 实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 5.3.1. 行为触发结果与分析 | 第65-67页 |
| 5.3.2. 系统检测结果与分析 | 第67-69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. 论文主要工作 | 第70页 |
| 6.2. 进一步展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |