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安卓应用市场可信性分析

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-17页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究现状第13-15页
        1.2.1 恶意应用检测第13-14页
        1.2.2 应用静态分析第14页
        1.2.3 应用商店的可信性分析第14-15页
    1.3 论文主要工作第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-17页
2 背景知识和相关技术第17-33页
    2.1 ANDROID系统架构第17-19页
        2.1.1 应用程序层第17-18页
        2.1.2 应用框架层第18页
        2.1.3 系统运行库第18-19页
        2.1.4 Linux内核第19页
    2.2 ANDROID应用程序组件第19-21页
        2.2.1 活动(Activity)第19-20页
        2.2.2 服务(Service)第20-21页
        2.2.3 内容提供者(Content Provider)第21页
        2.2.4 广播接收者(Broadcast Receiver)第21页
    2.3 ANDROID应用程序软件包结构第21-24页
    2.4 ANDROID应用逆向工程第24-28页
        2.4.1 APK文件正向过程第24-26页
        2.4.2 Android逆向分析第26-28页
    2.5 ANDROID应用程序分析方法第28-29页
        2.5.1 静态分析方法第28页
        2.5.2 动态分析第28-29页
        2.5.3 机器学习分析方法第29页
    2.6 可信度评估原理第29-32页
        2.6.1 信任概念第30-31页
        2.6.2 几种常见信任计算的理论数学模式第31-32页
    2.7 本章小结第32-33页
3 基于静态检测的可信性评估方法第33-40页
    3.1 检测方法需求分析第33页
    3.2 基于特征值的检测方法设计第33-37页
        3.2.1 异常评分检测方法第34页
        3.2.2 包名特征值和版本代码检测方法第34-35页
        3.2.3 SHA256检测方法第35页
        3.2.4 运行权限检测方法第35页
        3.2.5 数字签名检测方法第35-37页
        3.2.6 Dalvik可执行文件的检验方法第37页
    3.3 可信性分析第37-38页
    3.4 本章小结第38-40页
4 数据采集系统设计与实现第40-53页
    4.1 数据采集系统设计第40-45页
        4.1.1 整体结构设计第41-42页
        4.1.2 普通应用商店网络爬虫设计第42页
        4.1.3 动态网页应用商店网络爬虫设计第42-45页
    4.2 数据采集系统实现第45-52页
        4.2.1 jsoup使用第45-47页
        4.2.2 普通应用商店网络爬虫实现第47-50页
        4.2.3 动态网页应用商店网络爬虫实现第50-51页
        4.2.4 数据采集过程技术疑难点第51-52页
    4.3 本章小结第52-53页
5 实验与评估第53-70页
    5.1 功能需求分析第53页
    5.2 系统整体实现第53-54页
    5.3 特征提取及检测模块第54-57页
        5.3.1 包名和版本代码的提取第54-55页
        5.3.2 文件预处理第55页
        5.3.3 数字签名的提取第55页
        5.3.4 运行权限的提取第55页
        5.3.5 Dalvik可执行文件的提取第55-56页
        5.3.6 特征值的比较分析第56-57页
    5.4 系统测试与分析第57-63页
        5.4.1 编码缺陷测试第57-58页
        5.4.2 功能测试第58-63页
        5.4.3 非功能性测试第63页
    5.5 实验结果与分析第63-69页
        5.5.1 数据收集第63-65页
        5.5.2 结果分析第65-69页
    5.6 本章小结第69-70页
6 总结和展望第70-72页
    6.1 本文总结第70页
    6.2 工作展望第70-72页
参考文献第72-77页
学位论文数据集第77页

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