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致谢
摘要
1 引言
1.1 研究目的及背景
1.1.1 入侵检测的发展历程
1.1.2 手机安全研究现状
1.1.3 深度学习的发展现状
1.2 实验平台介绍
1.2.1 Android系统的发展
1.2.2 Android平台的优势
1.3 研究意义
1.4 本章小结
2 Android入侵检测技术相关理论知识
2.1 入侵检测系统相关知识
2.1.1 入侵检测概念
2.1.2 入侵检测的基本结构
2.1.3 入侵检测系统的分类
2.2 Android入侵检测技术的发展
2.2.1 相关研究
2.2.2 下一步研究方向
2.3 本章小结
3 一种基于深度学习的入侵检测模型
3.1 深度学习
3.1.1 稀疏自动编码器
3.1.2 深度信念网络
3.1.3 递归神经网络
3.1.4 AlexNet模型
3.2 基于深度学习的入侵检测模型
3.3 本章小结
4 数据采集与入侵检测实验分析
4.1 数据的选取
4.2 环境搭建
4.3 数据采集
4.3.1 特定进程网络数据包采集
4.3.2 静态分析数据采集
4.4 数据预处理
4.4.1 特定进程的网络数据包处理
4.4.2 静态分析数据处理
4.5 数据集
4.5.1 网络数据包
4.5.2 静态分析数据
4.6 入侵检测实验结果及分析
4.6.1 基于SAE的入侵检测实验
4.6.2 基于DBN的入侵检测实验
4.6.3 基于RNN的入侵检测实验
4.6.4 基于AlexNet的入侵检测实验
4.6.5 结果分析
4.7 本章小结
5 结论
5.1 研究工作总结
5.2 下一步研究方向
参考文献
作者简历