声明
第1章 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 安卓手机及其应用
1.1.2 安卓恶意应用
1.2 Android恶意应用检测研究现状
1.2.1 安卓应用行为特征采集
1.2.2 安卓应用行为特征选择方案
1.2.3基于行为特征的安卓恶意应用检测方案
1.3 本文研究内容
1.4 本文的组织结构
第2章 安卓及其相关技术
2.1 安卓系统
2.1.1 系统概述
2.1.2 安卓应用概述
2.2 安卓恶意应用
2.2.1安卓恶意应用类别
2.2.2对抗检测技术
2.3安卓安全机制
2.3.1沙箱机制
2.3.2签名机制
2.3.3权限机制
2.4 本章小结
第3章 深度学习算法
3.1 深度学习算法概述
3.2 前馈深度网络
3.2.1单层卷积神经网络
3.2.2卷积神经网络
3.3反馈深度网络
3.3.1单层反卷积网络
3.3.2反卷积网络
3.4双向深度网络
3.4.1受限玻尔兹曼机
3.4.2深度玻尔兹曼机
3.5 本章小结
第4章 安卓应用行为特征学习
4.1 安卓应用行为特征提取
4.2 安卓应用行为特征描述
4.3基于深度学习算法的行为特征学习模型
4.4方法验证
4.4.1实验环境
4.4.2方法性能分析
4.4.3 深度信念网络时间性能
4.5 本章小结
第5章 安卓恶意应用检测方法设计与实现
5.1 分类算法介绍
5.2 检测方法设计
5.2.1 方法设计使用工具和环境介绍
5.2.2 方法流程概述
5.3 详细设计
5.3.1 行为特征分类
5.3.2 分类模型构建
5.3.3 未知类型安卓应用检测
5.4 方法验证
5.4.1 数据集
5.4.2 实验结果
5.5 本章小结
总结
参考文献
致谢
