基于动态分析的Android恶意应用检测系统的设计与实现



基于动态分析的Android恶意应用检测系统的设计与实现

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基于动态分析的Android恶意应用检测系统的设计与实现

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-16页
1.1 研究背景	第11-13页
1.2 研究现状	第13-14页
1.3 研究内容	第14-15页
1.4 论文结构	第15-16页
2 Android系统架构与安全机制	第16-27页
2.1 Android系统架构	第16-20页
2.1.1 Android系统架构概述	第16-18页
2.1.2 Android应用组件	第18-20页
2.1.3 进程间通信机制	第20页
2.2 Android系统安全机制	第20-24页
2.2.1 文件访问控制机制	第20-21页
2.2.2 基于权限检查的安全机制	第21-23页
2.2.3 沙箱机制	第23-24页
2.2.4 数字签名机制	第24页
2.3 Android恶意应用检测技术	第24-26页
2.3.1 静态分析	第24-25页
2.3.2 动态分析	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
3 Android应用程序动态分析	第27-49页
3.1 Android应用程序动态分析体系结构	第27-31页
3.1.1 App分类	第28-29页
3.1.2 实现自定制的DroidBox	第29-30页
3.1.3 数据收集	第30页
3.1.4 数据处理与运用分类器进行正常与恶意样本的分类	第30-31页
3.2 Android动态分析常用特征	第31-34页
3.2.1 Android动态分析常用特征简介	第31页
3.2.2 DroidBox收集的常用特征实例	第31-34页
3.3 Android动态分析新加特征研究与提取	第34-37页
3.3.1 是否具有反模拟器机制	第34-35页
3.3.2 是否隐藏应用图标	第35-36页
3.3.3 数据包大小	第36页
3.3.4 API调用类别数	第36页
3.3.5 单位时间内API调用数据	第36页
3.3.6 Root权限申请	第36-37页
3.4 实验数据集	第37-39页
3.5 分类算法	第39-41页
3.5.1 支持向量机(SVM)	第39-40页
3.5.2 决策树(Decision Tree)	第40-41页
3.5.3 随机森林(Random Forest)	第41页
3.6 实验结果分析	第41-47页
3.6.1 实验特征与结果	第41-44页
3.6.2 实验数据集分析	第44页
3.6.3 反模拟器机制分析	第44-45页
3.6.4 隐藏应用图标分析	第45页
3.6.5 单位时间内API调用数量分析	第45-46页
3.6.6 root权限申请分析	第46-47页
3.7 本章小结	第47-49页
4 DroidVet——Android恶意应用检测系统的设计与实现	第49-62页
4.1 DroidVet系统流程	第49-51页
4.1.1 系统流程结构	第49-50页
4.1.2 系统流程模块介绍	第50-51页
4.2 DroidVet系统个模块详细设计与实现	第51-60页
4.2.1 上传模块的设计与实现	第51-53页
4.2.2 分析报告模块的设计与实现	第53-54页
4.2.3 已分析APK模块的设计与实现	第54-55页
4.2.4 分析模块的设计与实现	第55-57页
4.2.5 VirusTotal系统集成模块的设计与实现	第57页
4.2.6 敏感特征匹配模块的设计与实现	第57-58页
4.2.7 数据库的设计与实现	第58-60页
4.3 DroidVet系统测试	第60-61页
4.4 本章小结	第61-62页
5 总结与展望	第62-64页
5.1 总结	第62页
5.2 展望	第62-64页
参考文献	第64-68页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第68-70页
学位论文数据集	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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