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基于灰度图的恶意软件检测方法研究
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基于灰度图的恶意软件检测方法研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
第一章 绪论
第11-16页
1.1 研究背景与意义
第11-12页
1.2 研究现状
第12-14页
1.3 本文主要工作
第14页
1.4 论文组织结构
第14-16页
第二章 相关理论及技术介绍
第16-25页
2.1 恶意软件检测技术
第16-19页
2.1.1 静态检测技术
第16-17页
2.1.2 动态检测技术
第17-19页
2.2 局部敏感哈希算法
第19-21页
2.2.1 基本原理
第19-20页
2.2.2 SimHash
第20-21页
2.3 卷积神经网络
第21-24页
2.3.1 卷积层
第22-23页
2.3.2 池化层
第23页
2.3.3 全连接层
第23-24页
2.4 本章小结
第24-25页
第三章 基于灰度图的恶意软件检测方法研究
第25-41页
3.1 传统的恶意软件图像化方法
第25-27页
3.2 基于SimHash的恶意软件图像化方案
第27-32页
3.2.1 可执行文件结构
第27-28页
3.2.2 文件预处理
第28页
3.2.3 基于SimHash的恶意软件图像化方法
第28-32页
3.3 基于残差神经网络的恶意软件检测算法
第32-35页
3.3.1 残差神经网络
第32-33页
3.3.2 注意力机制
第33-35页
3.4 实验与分析
第35-40页
3.4.1 实验数据与环境
第35-36页
3.4.2 实验指标
第36页
3.4.3 实验结果与分析
第36-40页
3.5 本章小结
第40-41页
第四章 恶意软件检测模块的设计与实现
第41-54页
4.1 恶意软件的主动学习方案设计
第41-46页
4.1.1 主动学习方案设计
第41-44页
4.1.2 实验验证
第44-46页
4.2 恶意软件检测模块的设计
第46-47页
4.3 文件预处理模块
第47-49页
4.4 文件图像化模块
第49-52页
4.4.1 操作码提取
第50页
4.4.2 SimHash码生成模块
第50-52页
4.4.3 图像化模块
第52页
4.5 恶意软件检测模块
第52-53页
4.6 专家系统模块
第53页
4.7 本章小结
第53-54页
第五章 恶意软件检测系统的实现与测试
第54-61页
5.1 恶意软件检测系统模块设计与实现
第54-57页
5.1.1 系统架构设计
第54-55页
5.1.2 数据库设计
第55-57页
5.2 系统主要功能实现
第57-60页
5.2.1 系统环境
第57页
5.2.2 功能模块实现
第57-60页
5.3 系统测试
第60页
5.4 本章小结
第60-61页
第六章 总结与展望
第61-63页
6.1 本文工作总结
第61页
6.2 问题与展望
第61-63页
参考文献
第63-66页
致谢
第66-67页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第67页
本篇论文共
67
页,
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。
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