基于BP神经网络的木马病毒检测研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究的主要内容及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 手机数据泄露原因及防范措施 | 第14-30页 |
| 2.1 数据窃取目标 | 第14-18页 |
| 2.2 手机木马病毒原理及技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 手机木马病毒原理 | 第18-21页 |
| 2.2.2 木马病毒技术分析 | 第21-22页 |
| 2.3 手机木马病毒案例分析 | 第22-27页 |
| 2.3.1 Loapi木马 | 第22-26页 |
| 2.3.2 kemoge病毒 | 第26-27页 |
| 2.4 常用的检测方法及防范措施 | 第27-29页 |
| 2.4.1 特征码扫描法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 启发式扫描法 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 特征提取及优化选择 | 第30-35页 |
| 3.1 特征提取方法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 静态分析方法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 静态特征提取 | 第31-32页 |
| 3.2 特征优化方法 | 第32-34页 |
| 3.3 特征优化结果 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 BP神经网络的木马病毒检测方法与改进 | 第35-54页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第35-46页 |
| 4.1.1 BP神经网络概述 | 第35-39页 |
| 4.1.2 BP算法基本原理 | 第39-46页 |
| 4.2 基于BP神经网络的木马病毒检测技术 | 第46-48页 |
| 4.3 BP算法改进 | 第48-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 仿真实现与结果分析 | 第54-61页 |
| 5.1 BP神经网络的MATLAB实现 | 第54-56页 |
| 5.2 评价标准 | 第56-57页 |
| 5.3 BP神经网络的训练 | 第57-58页 |
| 5.4 实验结果及结论 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66-67页 |
