基于指令分析的恶意代码分类与检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·特征选择 | 第11-16页 |
| ·分类与检测 | 第16-18页 |
| ·存在的主要问题 | 第18页 |
| ·研究内容与方法 | 第18-19页 |
| ·论文组织 | 第19-20页 |
| 第二章 恶意代码分析与检测技术 | 第20-39页 |
| ·恶意代码概述 | 第20-30页 |
| ·恶意代码的概念 | 第20-21页 |
| ·恶意代码的发展史及种类 | 第21-25页 |
| ·恶意代码的命名规则 | 第25页 |
| ·恶意代码的生成技术 | 第25-30页 |
| ·恶意代码分析技术 | 第30-32页 |
| ·动态分析技术 | 第30-31页 |
| ·静态分析技术 | 第31-32页 |
| ·指令分析技术 | 第32页 |
| ·恶意代码检测技术 | 第32-36页 |
| ·检测原理 | 第33-35页 |
| ·检测方法 | 第35-36页 |
| ·其他相关技术 | 第36-37页 |
| ·逆向分析 | 第36页 |
| ·PE文件格式 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 恶意代码分类与检测的一般性框架 | 第39-52页 |
| ·个体之间相似性分析 | 第39-43页 |
| ·相似性计算方法 | 第39-42页 |
| ·相似性分析框架 | 第42-43页 |
| ·恶意代码分类 | 第43-51页 |
| ·分类算法简介 | 第43-49页 |
| ·恶意代码分类框架 | 第49-51页 |
| ·恶意代码检测 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于随机测试的恶意代码分类与检测 | 第52-66页 |
| ·指令分布特性 | 第52-53页 |
| ·随机测试算法 | 第53-54页 |
| ·实验分析 | 第54-65页 |
| ·随机测试扫描 | 第55-57页 |
| ·恶意代码相似性分析 | 第57-61页 |
| ·恶意代码分类 | 第61-63页 |
| ·混合样本验证实验 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于图特征向量的恶意代码分类与检测 | 第66-88页 |
| ·基于指令结构分析的调用图构建基础 | 第67-68页 |
| ·图特征向量的定义 | 第68-71页 |
| ·函数调用图的提出 | 第68-69页 |
| ·调用图特征向量的计算和存储 | 第69-70页 |
| ·相似性度量 | 第70-71页 |
| ·图特征向量的提取算法 | 第71页 |
| ·实验分析 | 第71-86页 |
| ·恶意代码相似性分析 | 第73-75页 |
| ·恶意代码变种分析 | 第75-76页 |
| ·恶意代码分类 | 第76-80页 |
| ·恶意代码检测 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 附录 | 第97页 |
