基于动态分析的恶意应用检测算法研究与实现

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基于动态分析的恶意应用检测算法研究与实现

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基于动态分析的恶意应用检测算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景与意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-15页
1.3 研究内容及主要工作	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16-18页
第二章 Android应用安全关键技术	第18-28页
2.1 Android系统结构及安全机制	第18-22页
2.1.1 Android系统层级架构	第18-20页
2.1.2 Android主要应用组件	第20-22页
2.1.3 Android安全机制	第22页
2.2 应用分析技术及选择	第22-25页
2.2.1 静态分析	第22-23页
2.2.2 动态分析	第23-25页
2.3 恶意应用检测相关的算法	第25-27页
2.3.1 分类算法	第26页
2.3.2 集成学习	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章动态行为特征信息获取及处理方法	第28-44页
3.1 恶意应用分析及行为特征描述	第28-33页
3.1.1 恶意应用的行为分析	第28-29页
3.1.2 恶意应用实例分析	第29-31页
3.1.3 应用行为特征描述	第31-33页
3.2 动态行为特征信息获取方法	第33-39页
3.2.1 现有方法分析及Xposed选取依据	第33-34页
3.2.2 Xposed应用行为信息采集工作机制	第34-36页
3.2.3 行为信息自动化采集方案设计与实现	第36-39页
3.3 特征处理方法	第39-43页
3.3.1 特征处理方案设计	第39-41页
3.3.2 统计特征提取	第41-42页
3.3.3 基于N-gram的时序特征提取	第42-43页
3.4 本章小结	第43-44页
第四章恶意应用检测算法模型研究	第44-56页
4.1 现有算法分析与模型设计	第44-47页
4.1.1 现有恶意应用检测算法及问题分析	第44-45页
4.1.2 恶意应用检测改进模型-LRXGB	第45-47页
4.2 LR_XGB恶意应用检测模型实现	第47-50页
4.2.1 基于Logistic回归的初级学习器	第47-48页
4.2.2 基于XGBoost的元模型	第48-50页
4.3 实验验证及结果分析	第50-55页
4.3.1 实验环境及数据集	第50-51页
4.3.2 评估指标	第51-52页
4.3.3 模型训练	第52-54页
4.3.4 结果分析	第54-55页
4.4 本章小结	第55-56页
第五章 Android恶意应用检测系统实现	第56-65页
5.1 系统环境	第56页
5.2 系统架构	第56-57页
5.3 实例分析与展示	第57-64页
5.4 本章小结	第64-65页
第六章总结与展望	第65-67页
6.1 研究工作总结	第65-66页
6.2 未来工作展望	第66-67页
参考文献	第67-70页
致谢	第70-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第71页

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