解释性增强的PC恶意代码可视化分析方法研究

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解释性增强的PC恶意代码可视化分析方法研究

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解释性增强的PC恶意代码可视化分析方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 研究现状	第11-12页
1.3 论文主要工作	第12-13页
1.4 论文组织结构	第13-14页
第二章恶意代码分析相关基础知识介绍	第14-20页
2.1 常见恶意代码分析方法与解释性	第14-15页
2.1.1 常见恶意代码分析方法	第14-15页
2.1.2 解释性	第15页
2.2 PointNet网络介绍	第15-17页
2.3 异构网络介绍	第17-18页
2.4 沙箱工具介绍	第18-19页
2.5 本章小结	第19-20页
第三章恶意代码API点云分析算法	第20-32页
3.1 API数据预处理	第20-23页
3.1.1 API词典设计与使用	第20-23页
3.1.2 API序列形成点云数据类型	第23页
3.2 API点云图像特点分析	第23-26页
3.2.1 API点云图的实际含义	第24-25页
3.2.2 不同家族API点云的区别	第25-26页
3.3 API点云分析算法	第26-29页
3.3.1 API空间校准网络	第27-28页
3.3.2 API点云处理网络	第28-29页
3.4 实验结果与实验分析	第29-31页
3.4.1 恶意代码分类效果实验	第29页
3.4.2 API-PointNet获取关键点	第29-31页
3.5 本章小结	第31-32页
第四章动态分析信息的异构网络分析方法	第32-44页
4.1 恶意代码的异构网络	第32-33页
4.2 异构网络范式	第33-35页
4.3 动态分析信息的异构网络分析算法流程	第35-41页
4.3.1 从cuckoo沙箱中获得数据	第36页
4.3.2 在训练集样本上随机游走	第36-38页
4.3.3 词向量训练	第38-39页
4.3.4 产生特征向量	第39页
4.3.5 分类器设计	第39-41页
4.4 实验结果	第41-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第五章解释性增强的PC恶意代码可视化分析工具实现	第44-64页
5.1 可视化分析工具总体介绍	第44-45页
5.2 沙箱模块	第45-54页
5.2.1 并行cuckoo环境	第45-48页
5.2.2 Cuckoo monitor使用说明	第48-50页
5.2.3 虚拟网络搭建	第50-54页
5.3 模型训练测试迭代模块	第54-57页
5.4 综合数据分析模块	第57-59页
5.5 样本数据流控制模块	第59-63页
5.5.1 系统数据流	第59-61页
5.5.2 迭代控制	第61-63页
5.6 本章小结	第63-64页
第六章总结与展望	第64-66页
6.1 总结	第64页
6.2 展望	第64-66页
参考文献	第66-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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