基于系统调用的智能终端恶意软件检测
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 智能终端平台及恶意软件攻击与防范研究 | 第16-32页 |
| 2.1 Android平台系统架构 | 第16-19页 |
| 2.2 Android系统安全机制概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 内核安全机制 | 第19-21页 |
| 2.2.2 运行环境层 | 第21页 |
| 2.2.3 应用框架层 | 第21-22页 |
| 2.3 移动恶意软件 | 第22-24页 |
| 2.3.1 移动恶意软件定义及范畴 | 第22-23页 |
| 2.3.2 移动恶意软件发展趋势 | 第23-24页 |
| 2.4 Android系统的安全问题分析 | 第24-27页 |
| 2.4.1 串谋权限攻击 | 第24-25页 |
| 2.4.2 四大组件安全 | 第25-26页 |
| 2.4.3 终端安全防护软件的不足 | 第26-27页 |
| 2.5 Android应用程序重打包问题 | 第27-29页 |
| 2.6 Android应用程序反破解技术 | 第29-31页 |
| 2.6.1 对抗反编译 | 第29-30页 |
| 2.6.2 对抗动态调试 | 第30-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于系统调用的恶意软件检测框架的设计 | 第32-40页 |
| 3.1 恶意软件检测框架设计 | 第32-34页 |
| 3.2 基于系统调用频数的检测方法 | 第34-37页 |
| 3.2.1 系统调用的选择 | 第35-37页 |
| 3.2.2 相似度的计算 | 第37页 |
| 3.3 KNN邻近分类算法 | 第37-38页 |
| 3.4 分类评价体系 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于系统调用的恶意软件检测框架的实现 | 第40-52页 |
| 4.1 客户端的实现 | 第40-46页 |
| 4.1.1 采集数据模块 | 第40-45页 |
| 4.1.2 上传数据模块 | 第45-46页 |
| 4.2 服务器端的实现 | 第46-48页 |
| 4.2.1 数据处理阶段 | 第46-48页 |
| 4.2.2 分析及反馈阶段 | 第48页 |
| 4.3 实验过程及结果分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |
