| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第11-22页 |
| 1.1 恶意代码 | 第11-15页 |
| 1.1.1 恶意代码命名 | 第12-13页 |
| 1.1.2 恶意代码样本分发机制 | 第13页 |
| 1.1.3 恶意代码动机 | 第13页 |
| 1.1.4 恶意代码防御 | 第13-14页 |
| 1.1.5 恶意代码发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.2 基于行为的恶意代码分析 | 第15-16页 |
| 1.3 系统调用记录 | 第16-19页 |
| 1.4 检测未知的恶意代码样本 | 第19页 |
| 1.5 实验评估的重要性 | 第19-20页 |
| 1.6 研究内容和论文大纲 | 第20-22页 |
| 第二章 实验平台设计 | 第22-31页 |
| 2.1 系统调用服务 | 第22-26页 |
| 2.2 数据采集 | 第26-27页 |
| 2.3 恶意代码测试平台 | 第27-29页 |
| 2.3.1 恶意代码收集器 | 第27-28页 |
| 2.3.2 控制器和虚拟机主机 | 第28-29页 |
| 2.3.3 网络模拟器 | 第29页 |
| 2.4 恶意代码样本 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 特征提取 | 第31-39页 |
| 3.1 信息检索 | 第31-33页 |
| 3.2 特征选择 | 第33-35页 |
| 3.3 特征缩放 | 第35-36页 |
| 3.3.1 TF-IDF变换 | 第35-36页 |
| 3.3.2 单位幅度缩放 | 第36页 |
| 3.4 特征降维 | 第36-38页 |
| 3.4.1 截断的奇异值分解 | 第36-37页 |
| 3.4.2 线性判别分析 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 恶意进程检测 | 第39-46页 |
| 4.1 恶意代码检测算法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 基于签名的检测器 | 第39-40页 |
| 4.1.2 多项对数似然比检验(LLRT) | 第40-41页 |
| 4.1.3 线性支持向量机 | 第41-42页 |
| 4.1.4 逻辑回归 | 第42-43页 |
| 4.2 序贯恶意代码检测 | 第43-45页 |
| 4.2.1 Wald的顺序概率比测试(SPRT) | 第43-44页 |
| 4.2.2 Page的CUSUM测试 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验分析 | 第46-58页 |
| 5.1 恶意检测器评估 | 第46-47页 |
| 5.1.1 检测器性能测试 | 第46页 |
| 5.1.2 交叉验证 | 第46-47页 |
| 5.2 恶意代码检测实验结果 | 第47-56页 |
| 5.2.1 n-gram长度和系统调用记录长度比较 | 第47-50页 |
| 5.2.2 特征提取对比 | 第50-51页 |
| 5.2.3 特征选择 | 第51-53页 |
| 5.2.4 正则化参数对精度的影响测试 | 第53页 |
| 5.2.5 逐块检测性能 | 第53-54页 |
| 5.2.6 错误分析 | 第54页 |
| 5.2.7 恶意代码检测率对比 | 第54-56页 |
| 5.3 序贯恶意代码检测实验结果 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简历 | 第66页 |