基于软件行为模型的异常检测技术研究与实现



基于软件行为模型的异常检测技术研究与实现

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基于软件行为模型的异常检测技术研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章引言	第10-14页
1.1 课题研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-12页
1.3 研究内容	第12-13页
1.4 论文结构	第13-14页
第二章恶意程序相关技术研究	第14-28页
2.1 常见恶意程序的分类以及特点	第14-17页
2.1.1 恶意程序定义	第14-15页
2.1.2 恶意程序分类	第15-17页
2.2 恶意程序分析方法	第17-20页
2.2.1 静态分析	第17-19页
2.2.2 动态分析	第19-20页
2.3 恶意程序基本特征	第20-21页
2.4 恶意程序检测相关技术	第21-26页
2.4.0 特征码扫描检测	第23页
2.4.1 基于程序语义检测	第23-24页
2.4.2 启发式扫描检测	第24-25页
2.4.3 异常检测	第25-26页
2.4.4 沙箱技术	第26页
2.5 本章总结	第26-28页
第三章基于软件行为模型的异常检测关键技术研究	第28-44页
3.1 系统调用序列获取技术研究	第28-31页
3.1.1 系统调用静态获取技术研究	第28-30页
3.1.2 系统调用动态获取技术研究	第30-31页
3.2 典型恶意行为特征研究	第31-37页
3.2.1 CTB-LOCKER病毒分析报告	第31-32页
3.2.2 新暗云木马分析报告	第32-33页
3.2.3 DarkShell后门程序分析报告	第33-34页
3.2.4 机器狗病毒分析报告	第34-35页
3.2.5 conficker蠕虫分析报告	第35-36页
3.2.6 恶意行为总结	第36-37页
3.3 支持向量机关键技术研究	第37-43页
3.3.1 支持向量机分类原理	第37-39页
3.3.2 用于异常检测的二类分类模型	第39-40页
3.3.3 SVM多类分类的四种方案对比	第40-43页
3.4 本章小结	第43-44页
第四章基于软件行为模型的异常检测系统设计与实现	第44-56页
4.1 预期效果	第44-45页
4.2 系统的总体设计	第45-46页
4.3 沙箱模块设计与实现	第46-47页
4.4 系统调用获取模块设计与实现	第47-51页
4.4.1 恶意行为模型	第48-50页
4.4.2 动态获取系统调用	第50-51页
4.5 支持向量机训练模块的设计与实现	第51-53页
4.6 检测模块的设计与实现	第53-54页
4.7 本章小结	第54-56页
第五章实验与分析	第56-61页
5.1 实验环境搭建	第56页
5.2 实验数据	第56-57页
5.3 测试指标	第57-58页
5.4 测试结果与分析	第58-59页
5.5 本章小结	第59-61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 今后工作展望	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	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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