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

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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，点击这进入下载页面。

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