基于机器学习的Android恶意应用检测系统的设计与实现



基于机器学习的Android恶意应用检测系统的设计与实现

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基于机器学习的Android恶意应用检测系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 研究背景	第9-12页
1.2 研究现状	第12-15页
1.2.1 静态代码分析	第12-14页
1.2.2 动态代码分析	第14-15页
1.3 研究目的与意义	第15-16页
1.4 论文结构	第16-17页
第二章系统设计相关背景介绍	第17-28页
2.1 Android系统架构及运行原理	第17-23页
2.1.1 Android系统架构设计	第17-19页
2.1.2 Android系统安全机制	第19-20页
2.1.3 Android系统的启动流程分析	第20-22页
2.1.4 Android系统服务的工作原理及其控制	第22-23页
2.2 自动化测试技术	第23-24页
2.2.1 自动化测试的优点	第23-24页
2.2.2 自动化测试的分类，主流的测试工具以及选择	第24页
2.3 机器学习算法	第24-27页
2.3.1 机器学习算法的选择	第25-26页
2.3.2 集成机器学习算法	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于机器学习的恶意软件检测系统的设计与实现	第28-57页
3.1 系统整体框架与运行流程介绍	第28-29页
3.2 Android系统服务监控客户端实现	第29-43页
3.2.1 Android系统服务监控客户端总体架构设计	第29-30页
3.2.2 Hook模块的设计与实现	第30-37页
3.2.3 Service服务进程的接口设计与挂载	第37-41页
3.2.4 应用程序安装与卸载监控逻辑	第41-43页
3.3 PC控制端的设计与实现	第43-52页
3.3.1 整体架构	第43-44页
3.3.2 数据源模块	第44-45页
3.3.3 静态解析模块	第45-46页
3.3.4 应用程序入口启动测试	第46-49页
3.3.5 monkey测试模块	第49-52页
3.4 机器学习模块的设计与实现	第52-56页
3.4.1 特征向量提取模块	第52-53页
3.4.2 数据库存储模块	第53-54页
3.4.3 训练样本划分与算法模块导入	第54-56页
3.5 本章小结	第56-57页
第四章系统测试与实验分析	第57-64页
4.1 Android调试桥工具与测试环境选择	第57页
4.2 测试样本选择与测试分析	第57-58页
4.3 实验数据分析	第58-60页
4.3.1 预测精度分析	第58-59页
4.3.2 漏报与误报分析	第59-60页
4.3.3 集成算法改进精度分析	第60页
4.4 有区分度的函数调用与恶意行为监测结果分析	第60-62页
4.5 误差分析	第62-63页
4.6 本章小结	第63-64页
第五章总结与展望	第64-66页
5.1 总结	第64-65页
5.2 研究展望	第65-66页
参考文献	第66-69页
在学期间的研究成果	第69-70页
致谢	第70页

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