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基于监督型机器学习分类方法的Android恶意软件检测技术研究

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基于监督型机器学习分类方法的Android恶意软件检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第一章 引言第14-19页
  1.1 研究背景第14-15页
  1.2 Android恶意软件及其检测技术研究现状第15-17页
    1.2.1 Android恶意软件的演变和特征第15-16页
    1.2.2 Android恶意软件检测研究概述第16-17页
  1.3 本文主要研究工作第17-18页
  1.4 本文组织结构第18-19页
第二章 相关工作第19-28页
  2.1 Android系统架构第19-20页
  2.2 Android系统安全机制第20-22页
    2.2.1 应用程序沙盒第20页
    2.2.2 权限模型第20-21页
    2.2.3 数字签名机制第21-22页
    2.2.4 Android 4.0后安全机制的提升第22页
  2.3 Android恶意软件检测研究现状第22-28页
    2.3.1 检测技术分类第22-23页
    2.3.2 现有恶意软件检测方法第23-24页
    2.3.3 基于机器学习方法检测Android恶意软件的研究第24-25页
    2.3.4 机器学习分类算法概述第25-28页
第三章 基于机器学习分类算法的Android恶意软件检测第28-52页
  3.1 名词定义第28-29页
  3.2 监督型分类方法检测恶意软件的一般框架第29-30页
  3.3 AMDetector框架概述第30-32页
  3.4 基于N-Byte的Android软件特征抽取第32-35页
    3.4.1 N-Byte原理第32-33页
    3.4.2 N-Byte特征抽取算法第33-35页
  3.5 基于N-Permission的Android软件特征抽取第35-42页
    3.5.1 Android静态特征第35-36页
    3.5.2 N-Permission原理第36-38页
    3.5.3 N-Permission特征抽取算法第38-42页
  3.6 基于N-System的Android软件特征抽取第42-44页
    3.6.1 N-System原理第42-43页
    3.6.2 N-System特征抽取算法第43-44页
  3.7 特征筛选(Feature Selection)第44-48页
    3.7.1 变量排行(Variable Ranking)第45-46页
    3.7.2 计算Fisher Score的算法过程第46-48页
  3.8 分类模型的生成和验证第48-52页
    3.8.1 “支持向量机”分类算法概述第48-49页
    3.8.2 分类模型的生成和验证过程第49-52页
第四章 实验和评估第52-68页
  4.1 实验环境第52页
  4.2 评估参数的定义第52-53页
  4.3 Android软件样本获取第53-54页
    4.3.1 良性软件样本的获取第53页
    4.3.2 恶意软件样本的获取第53-54页
  4.4 特征抽取和筛选实验第54-58页
    4.4.1 基于N-Permission的特征抽取和筛选第54-57页
    4.4.2 基于N-Byte的特征抽取和筛选第57-58页
  4.5 分类模型生成与验证实验第58-61页
    4.5.1 参数选取第58页
    4.5.2 分类模型的生成与验证第58-61页
  4.6 实验结果与分析第61-66页
    4.6.1 基于N-Permission的分类模型实验结果与分析第61-66页
    4.6.2 基于N-Byte的分类模型实验结果与分析第66页
  4.7 对比性分析第66-68页
第五章 总结与展望第68-69页
  5.1 总结第68页
  5.2 进一步工作展望第68-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
参与项目第75-77页

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