| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 发展背景及研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 Android平台安全机制及分类检测算法 | 第14-24页 |
| 2.1 Android平台概述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 Android应用的构成和工作机制 | 第15-17页 |
| 2.1.2 SQLite数据库 | 第17-18页 |
| 2.2 Android应用程序安全机制 | 第18-19页 |
| 2.2.1 权限机制 | 第18页 |
| 2.2.2 签名机制 | 第18-19页 |
| 2.3 机器学习分类检测算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 机器学习算法概述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 分类工具 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于机器学习的Android恶意软件静态检测 | 第24-34页 |
| 3.1 检测方案介绍 | 第24-28页 |
| 3.1.1 Android恶意程序检测流程 | 第24页 |
| 3.1.2 特征提取 | 第24-28页 |
| 3.2 检测过程及结果对比 | 第28-31页 |
| 3.2.1 实验过程 | 第29页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第29-31页 |
| 3.2.3 结果比较 | 第31页 |
| 3.3 实验分析 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 Android恶意软件检测与防御系统设计与实现 | 第34-53页 |
| 4.1 系统需求分析及总体设计 | 第34-38页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第34页 |
| 4.1.2 开发环境 | 第34-35页 |
| 4.1.3 系统总体设计 | 第35-38页 |
| 4.2 服务端检测系统设计与实现 | 第38-44页 |
| 4.2.1 服务端功能框架结构 | 第38-39页 |
| 4.2.2 数据采集模块 | 第39-41页 |
| 4.2.3 特征提取模块 | 第41-43页 |
| 4.2.4 静态检测模块 | 第43-44页 |
| 4.3 客户端防御系统设计与实现 | 第44-52页 |
| 4.3.1 客户端功能模块 | 第44页 |
| 4.3.2 防护监控模块 | 第44-48页 |
| 4.3.3 病毒扫描模块 | 第48-50页 |
| 4.3.4 病毒库更新模块 | 第50-51页 |
| 4.3.5 日志记载模块 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 系统部署与测试 | 第53-57页 |
| 5.1 系统集成 | 第53页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第53-55页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A：攻读学位期间发表的论文 | 第61页 |