对抗环境下鲁棒的Android恶意软件检测方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 智能手机市场现状 | 第10-11页 |
| 1.1.2 Android恶意软件及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 传统恶意软件检测的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 对抗性恶意软件检测的研究 | 第14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术背景介绍 | 第17-34页 |
| 2.1 Android及相关安全机制 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Android架构综述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Android的应用组件 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Android的安全机制 | 第19-21页 |
| 2.2 支持向量机 | 第21-24页 |
| 2.2.1 线性支持向量机 | 第21-22页 |
| 2.2.2 非线性支持向量机 | 第22-24页 |
| 2.3 特征选择算法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 根据不同的搜索策略 | 第24-25页 |
| 2.3.2 根据不同的评价准则 | 第25-28页 |
| 2.4 对抗学习 | 第28-33页 |
| 2.4.1 攻击策略 | 第29-31页 |
| 2.4.2 防守策略 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于多分类器的Android恶意软件检测 | 第34-46页 |
| 3.1 基本概述 | 第34页 |
| 3.2 多分类器系统简介 | 第34-36页 |
| 3.2.1 基分类器生成方法 | 第35页 |
| 3.2.2 基分类器整合方法 | 第35-36页 |
| 3.3 基于多分类器的Android恶意软件检测 | 第36-38页 |
| 3.4 特征提取 | 第38-41页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第41-45页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第41页 |
| 3.5.2 实验评价指标 | 第41-43页 |
| 3.5.3 实验介绍 | 第43页 |
| 3.5.4 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 好权限攻击下的Android恶意软件检测 | 第46-56页 |
| 4.1 基本概述 | 第46页 |
| 4.2 好权限攻击方法 | 第46-49页 |
| 4.3 权限组合防守方法 | 第49-51页 |
| 4.4 特征提取 | 第51页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第51-55页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实验介绍 | 第52页 |
| 4.5.3 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
