移动平台漏洞检测的关键技术研究



移动平台漏洞检测的关键技术研究

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移动平台漏洞检测的关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-19页
第一章绪论	第19-31页
1.1 研究背景与意义	第19-20页
1.2 研究问题与现状	第20-27页
1.2.1 应用安全漏洞检测研究现状	第22-25页
1.2.2 系统安全漏洞检测研究现状	第25-26页
1.2.3 局限性分析	第26-27页
1.3 研究内容和贡献	第27-28页
1.4 论文组织结构	第28-31页
第二章移动平台漏洞检测基础	第31-45页
2.1 系统安全机制	第31-32页
2.2 漏洞检测技术	第32-39页
2.2.1 污点跟踪技术	第33-34页
2.2.2 Fuzzing测试	第34-36页
2.2.3 机器学习	第36-39页
2.3 应用逆向工程	第39-44页
2.3.1 系统架构	第40-41页
2.3.2 应用结构	第41-42页
2.3.3 编译和反编译	第42-44页
2.4 小结	第44-45页
第三章基于细粒度污点跟踪策略的信息泄露检测方法研究	第45-63页
3.1 引言	第45-46页
3.2 细粒度污点跟踪模型	第46-52页
3.2.1 模型定义	第46-47页
3.2.2 污点传播策略	第47-52页
3.3 信息泄露检测方法	第52-56页
3.3.1 预处理	第53页
3.3.2 策略集合	第53-54页
3.3.3 污点跟踪过程	第54-56页
3.4 实验与分析	第56-62页
3.4.1 测试对象	第57页
3.4.2 检测结果	第57-59页
3.4.3 对比分析	第59-61页
3.4.4 性能分析	第61-62页
3.5 小结	第62-63页
第四章基于代码插桩的加密误用漏洞检测方法研究	第63-83页
4.1 引言	第63-64页
4.2 误用模型	第64-71页
4.2.1 问题定义	第64-65页
4.2.2 模型描述	第65-69页
4.2.3 Android应用加密误用分析	第69-71页
4.3 加密误用漏洞检测方法	第71-76页
4.3.1 分支路径	第72-73页
4.3.2 代码插桩	第73-75页
4.3.3 模型匹配	第75-76页
4.4 实验和分析	第76-82页
4.4.1 测试样本	第76页
4.4.2 实验结果	第76-79页
4.4.3 实例分析	第79-82页
4.5 小结	第82-83页
第五章基于混合检测的组件通信安全漏洞检测方法研究	第83-99页
5.1 引言	第83-84页
5.2 组件通信安全性分析	第84-86页
5.3 混合检测方法	第86-90页
5.3.1 组件劫持检测	第86-87页
5.3.2 权限和数据泄露检测	第87-89页
5.3.3 拒绝服务检测	第89-90页
5.4 实验及分析	第90-97页
5.4.1 系统实现	第90-92页
5.4.2 测试样本	第92页
5.4.3 检测结果	第92-94页
5.4.4 对比分析	第94页
5.4.5 实例分析	第94-97页
5.5 小结	第97-99页
第六章基于多标签代价敏感分类集成学习的动态加载漏洞检测方法研究	第99-120页
6.1 引言	第99-100页
6.2 动态加载及其安全性分析	第100-103页
6.2.1 Android动态加载	第101-102页
6.2.2 安全性分析	第102-103页
6.3 特征提取算法	第103-108页
6.3.1 特征构成	第103-104页
6.3.2 特征提取	第104-108页
6.4 多标签分类集成学习算法	第108-112页
6.4.1 算法构造	第108-111页
6.4.2 性能度量	第111-112页
6.5 实验及分析	第112-119页
6.5.1 测试数据	第112-114页
6.5.2 检测结果	第114-115页
6.5.3 性能分析	第115-118页
6.5.4 对比分析	第118-119页
6.6 小结	第119-120页
第七章总结与展望	第120-123页
7.1 论文工作总结	第120-121页
7.2 未来工作展望	第121-123页
参考文献	第123-139页
附录缩略语	第139-141页
攻读博士期间发表的学术论文及专利	第141-143页
攻读博士期间参与的科研项目	第143-144页
致谢	第144页

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