基于Android内存镜像的恶意软件检测研究



基于Android内存镜像的恶意软件检测研究

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基于Android内存镜像的恶意软件检测研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-9页
1 绪论	第9-14页
1.1 研究背景与意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-12页
1.3 论文的主要工作	第12页
1.4 论文的组织结构	第12-14页
2 Android和Linux相关机制介绍	第14-24页
2.1 Android系统综述	第14-18页
2.1.1 Android系统体系结构	第14-16页
2.1.2 Android应用结构概述	第16-17页
2.1.3 Dalvik虚拟机	第17-18页
2.2 Android安全机制	第18-19页
2.2.1 Android内核安全机制	第18页
2.2.2 Android应用框架层安全机制	第18-19页
2.3 Java平台相关机制	第19-20页
2.3.1 JNI标准	第19-20页
2.3.2 Java反射技术	第20页
2.4 Linux相关机制	第20-23页
2.4.1 虚拟文件系统	第20-22页
2.4.2 LKM动态可加载模块	第22页
2.4.3 内核符号表	第22-23页
2.5 本章小结	第23-24页
3 Android内存镜像分析	第24-37页
3.1 Linux进程管理	第24-26页
3.1.1 进程和线程	第24页
3.1.2 进程调度	第24-26页
3.2 Linux内存管理	第26-29页
3.2.1 内核虚拟地址转换	第26-27页
3.2.2 重要内核结构	第27-29页
3.3 隐藏进程检测	第29-33页
3.3.1 进程隐藏的常用方法	第30-31页
3.3.2 基于进程号对比的隐藏进程检测方法	第31-33页
3.4 可疑进程检测	第33-36页
3.4.1 恶意应用的典型行为	第33页
3.4.2 可疑进程检测方法	第33-36页
3.5 本章小结	第36-37页
4 Android可疑应用分类检测	第37-50页
4.1 引言	第37页
4.2 APK逆向分析	第37-42页
4.2.1 DEX文件结构	第37-39页
4.2.2 Dalvik类加载机制	第39-41页
4.2.3 Dex文件获取方法	第41-42页
4.3 敏感API提取	第42-45页
4.3.1 Smali语法	第42-43页
4.3.2 逆向提取敏感API	第43-45页
4.4 Android可疑应用分类检测	第45-49页
4.4.1 概率神经网络PNN	第45-46页
4.4.2 分类器集成	第46-47页
4.4.3 基于API调用的应用分类	第47-49页
4.5 本章小结	第49-50页
5 实验验证与结果分析	第50-65页
5.1 实验环境搭建	第50-53页
5.2 内存镜像获取	第53页
5.3 隐藏进程检测	第53-56页
5.3.1 实验设计	第53-55页
5.3.2 结果分析	第55-56页
5.4 可疑进程检测	第56-60页
5.4.1 实验设计	第56-58页
5.4.2 结果分析	第58-60页
5.5 恶意应用分类检测	第60-64页
5.5.1 集成概率神经网络学习	第60-61页
5.5.2 可疑应用DEX文件获取	第61-63页
5.5.3 恶意应用分类检测	第63-64页
5.6 本章小结	第64-65页
6 总结与展望	第65-67页
6.1 本文工作总结	第65页
6.2 未来工作展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-71页
附录	第71页
A 作者在攻读学位期间发表的论文目录	第71页
B 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录	第71页

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