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恶意软件识别方法研究与应用
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恶意软件识别方法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
　　1.1 课题的研究背景第10-11页
　　1.2 国内外研究现状第11-13页
　　1.3 本文的主要工作第13-14页
　　1.4 论文结构安排第14-16页
第二章 相关理论及技术概述第16-32页
　　2.1 恶意软件分类第16-17页
　　2.2 恶意软件分析技术第17-19页
　　　　2.2.1 静态分析方法第17-18页
　　　　2.2.2 动态分析方法第18-19页
　　2.3 经典分类算法介绍第19-26页
　　　　2.3.1 逻辑回归第19-21页
　　　　2.3.2 支持向量机第21-23页
　　　　2.3.3 决策树第23-26页
　　2.4 深度学习相关算法介绍第26-31页
　　　　2.4.1 递归神经网络第27-29页
　　　　2.4.2 长短时记忆模型第29-31页
　　2.5 本章小结第31-32页
第三章 软件样本特征提取第32-47页
　　3.1 特征提取框架第32-34页
　　3.2 静态分析特征提取第34-39页
　　　　3.2.1 PE文件头信息提取第34-38页
　　　　3.2.2 可读字符串提取第38-39页
　　3.3 动态分析特征提取第39-45页
　　　　3.3.1 动态分析第39-41页
　　　　3.3.2 API调用特征生成第41-45页
　　　　3.3.3 网络通信特征提取第45页
　　3.4 本章小结第45-47页
第四章 基于机器学习的恶意软件识别第47-71页
　　4.1 概述第47-49页
　　4.2 基于XGBoost的恶意软件识别第49-57页
　　　　4.2.1 算法框架第49-50页
　　　　4.2.2 算法具体流程第50-57页
　　4.3 基于深度学习的恶意软件识别第57-69页
　　　　4.3.1 基于LSTM的API时间序列高层特征提取第57-64页
　　　　4.3.2 基于深度神经网络的恶意软件识别第64-69页
　　4.4 本章小节第69-71页
第五章 实验结果分析第71-75页
　　5.1 算法效果评价方法第71-72页
　　5.2 实验结果及分析第72-74页
　　5.3 本章小结第74-75页
第六章 全文总结与展望第75-78页
　　6.1 全文总结第75-76页
　　6.2 未来展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间取得的成果第83-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。
 
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