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第一章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究内容及创新点
1.3 论文组织结构
第二章 移动终端恶意应用检测技术研究现状
2.1 Android安全体系结构
2.2 Android恶意应用检测技术
2.3 基于机器学习的恶意应用网络行为检测方法
2.4 本章小结
第三章 具有真实类别标识的移动终端恶意软件网络行为数据集的研制
3.1 研制方法
3.2 研制实验及结果分析
3.3 本章小结
第四章 一种基于规则的移动终端恶意软件实时检测模型
4.1 相关背景
4.2 系统原型结构
4.3 模型评估
4.4 本章小结
第五章 基于机器学习的移动终端恶意应用入网发现模型
5.1 移动应用网络流量及非平衡问题分析
5.2 基于机器学习的Android恶意应用检测
5.3 改进的非平衡机器学习模型
5.4 基于机器学习具有入网发现能力的恶意应用检测模型
5.5 缺点分析
5.6 本章小结
第六章 结论与展望
参考文献
致谢
附录