安卓终端动态取证关键技术研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本课题主要研究工作和创新点 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本课题主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本课题创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-22页 |
| 第二章 安卓动态取证及决策树算法概述 | 第22-32页 |
| 2.1 侵入式安卓动态取证 | 第22-23页 |
| 2.2 非侵入式安卓动态取证 | 第23-24页 |
| 2.3 决策树算法概述 | 第24-27页 |
| 2.3.1 决策树定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 有监督学习 | 第25页 |
| 2.3.3 决策树的优势 | 第25-27页 |
| 2.4 ID3算法概述 | 第27-28页 |
| 2.4.1 数据属性选择 | 第27页 |
| 2.4.2 信息熵计算 | 第27页 |
| 2.4.3 信息增益计算 | 第27-28页 |
| 2.5 J48算法概述 | 第28-30页 |
| 2.5.1 信息增益率计算 | 第28页 |
| 2.5.2 过度拟合状况解决 | 第28-29页 |
| 2.5.3 连续变量离散化 | 第29页 |
| 2.5.4 J48算法流程 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 安卓终端动态取证系统的设计与实现 | 第32-60页 |
| 3.1 系统整体设计 | 第32-33页 |
| 3.2 侵入式安卓动态取证客户端 | 第33页 |
| 3.3 动态取证客户端整体功能结构 | 第33-34页 |
| 3.4 侵入式安卓动态取证客户端的设计与实现 | 第34-50页 |
| 3.4.1 远程控制的设计实现 | 第34-39页 |
| 3.4.2 捆绑植入的设计实现 | 第39-44页 |
| 3.4.3 系统级应用伪装的设计实现 | 第44-47页 |
| 3.4.4 文件提取的设计实现 | 第47-50页 |
| 3.5 非侵入式安卓流量动态取证系统 | 第50-59页 |
| 3.5.1 流量动态取证系统整体架构 | 第51-52页 |
| 3.5.2 流量数据提取模块 | 第52-56页 |
| 3.5.3 证据可视化操作模块 | 第56-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于决策树算法的安卓流量动态取证模型 | 第60-68页 |
| 4.1 安卓终端的网络流量分析 | 第60-61页 |
| 4.2 取证模型特征向量选取 | 第61-63页 |
| 4.2.1 页面二级链接数 | 第61页 |
| 4.2.2 网络请求时间频次特征 | 第61-62页 |
| 4.2.3 上下行流量特征 | 第62-63页 |
| 4.2.4 流量总和特征 | 第63页 |
| 4.3 流量分类取证模型构造 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 实验过程及结果分析 | 第68-78页 |
| 5.1 系统集成测试 | 第68页 |
| 5.2 数据预处理 | 第68-70页 |
| 5.3 样本训练 | 第70-72页 |
| 5.4 流量监测分类 | 第72-73页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第73-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 未来展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第86-88页 |
| 作者与导师简介 | 第88-90页 |
| 专业学位硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第90-91页 |
