基于多特征的Android恶意软件检测算法的比较分析

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基于多特征的Android恶意软件检测算法的比较分析

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基于多特征的Android恶意软件检测算法的比较分析

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 基于签名检测	第11-12页
1.2.2 基于行为检测	第12-15页
1.2.3 目前存在的问题	第15页
1.3 本文主要研究内容	第15-16页
1.4 论文结构安排	第16-18页
第2章基础知识与相关技术	第18-30页
2.1 Android系统	第18-22页
2.1.1 Android体系结构	第18-19页
2.1.2 Android安全机制	第19-22页
2.2 Android安全漏洞	第22-25页
2.3 Android应用程序逆向分析	第25-28页
2.3.1 反编译技术介绍	第25-27页
2.3.2 Smali文件分析	第27-28页
2.4 Android动态行为监听技术	第28-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第3章 Android恶意软件特征提取与选择	第30-42页
3.1 APK文件预处理	第30-31页
3.2 特征分析	第31-35页
3.2.1 AndroidManifest.xml文件分析	第31-33页
3.2.2 Smali文件分析	第33-35页
3.2.3 Res文件分析	第35页
3.3 特征提取	第35-37页
3.4 特征选择	第37-40页
3.4.1 基于信息增益(IG)的特征选择	第37-39页
3.4.2 基于CFS-GA的特征选择	第39-40页
3.5 本章小结	第40-42页
第4章基于多特征的Android恶意软件检测算法的比较分析	第42-68页
4.1 基于机器学习的Andorid恶意软件检测	第42-48页
4.1.1 检测模型框架	第42-43页
4.1.2 检测算法介绍	第43-47页
4.1.3 检测算法实现	第47-48页
4.2 基于统计分析的Android恶意软件检测	第48-56页
4.2.1 检测算法介绍	第48-52页
4.2.2 应用实例分析	第52-55页
4.2.3 检测算法实现	第55-56页
4.3 实验结果与分析	第56-66页
4.3.1 实验数据准备	第56-57页
4.3.2 评价标准	第57页
4.3.3 机器学习分类检测比较分析	第57-63页
4.3.4 统计分析分类检测比较分析	第63-64页
4.3.5 检测算法的比较分析	第64-66页
4.4 本章小结	第66-68页
第5章基于多特征的Android恶意软件检测原型系统	第68-92页
5.1 Android恶意软件检测原型系统的设计	第68-75页
5.1.1 移动设备端应用程序的整体设计	第69-74页
5.1.2 云端子系统的设计	第74-75页
5.2 Android恶意软件检测原型系统的实现	第75-87页
5.2.1 移动设备端应用程序的实现	第75-87页
5.2.2 云端子系统实现	第87页
5.3 Android恶意软件检测原型系统的测试	第87-90页
5.4 本章小结	第90-92页
结论	第92-94页
参考文献	第94-100页
致谢	第100-101页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第101-102页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。

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