安卓操作系統(tǒng)自問世起,在過去的十多年里迅猛發(fā)展并一躍成為全球第一大操作系統(tǒng)。其迅速占領(lǐng)智能移動設(shè)備市場的突出成績,不可避免地引起了廣大惡意軟件制作者和相關(guān)領(lǐng)域研究人員的高度重視。安卓操作系統(tǒng)允許用戶從各種渠道而非唯一的應(yīng)用市場下載并安裝軟件,這給惡意軟件制作者提供了極大的便利,可以將各種形式的惡意軟件通過第三方應(yīng)用商店傳播出去進而危害用戶的智能移動設(shè)備。針對安卓操作系統(tǒng)的惡意軟件數(shù)量在過去幾年間呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長,盡管惡意軟件檢測技術(shù)不斷進步,但各種惡意軟件造成危害的案例層出不窮,對安卓操作系統(tǒng)用戶的隱私和財產(chǎn)安全造成了極大威脅。因此,對安卓操作系統(tǒng)上的應(yīng)用軟件進行精確有效的檢測,篩除惡意軟件,進而維護安卓應(yīng)用市場的軟件質(zhì)量以及用戶的信息安全,變得非常緊迫而且具有非常重要的意義。現(xiàn)有的惡意軟件檢測技術(shù)中多采用靜態(tài)分析、動態(tài)分析以及機器學(xué)習(xí)算法進行惡意軟件檢測和分類,其中靜態(tài)和動態(tài)分析方法誤報率高,傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法檢測的準(zhǔn)確率嚴重依賴研究人員對于海量特征的手動選擇,無法應(yīng)對當(dāng)前大數(shù)據(jù)的趨勢。針對以上存在的這些問題,本文提出了基于多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multimodal Deep Neru...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 靜態(tài)分析
        1.2.2 動態(tài)分析
        1.2.3 結(jié)合機器學(xué)習(xí)的混合方式
    1.3 現(xiàn)有方案的不足
    1.4 本文主要研究內(nèi)容和工作
    1.5 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 背景知識和相關(guān)技術(shù)
    2.1 安卓操作系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
    2.2 安卓惡意軟件
        2.2.1 惡意軟件定義和分類
        2.2.2 惡意軟件常用技術(shù)
    2.3 惡意軟件檢測分析技術(shù)
        2.3.1 靜態(tài)分析
        2.3.2 動態(tài)分析
        2.3.3 深度學(xué)習(xí)及多模態(tài)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安卓惡意軟件多層檢測系統(tǒng)
    3.1 系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)
    3.2 系統(tǒng)整體方案設(shè)計
    3.3 多層檢測系統(tǒng)方案實現(xiàn)
        3.3.1 原始數(shù)據(jù)獲取層
        3.3.2 特征提取層
        3.3.3 特征向量生成層
        3.3.4 多模態(tài)惡意軟件檢測層
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實驗及結(jié)果分析
    4.1 數(shù)據(jù)集
    4.2 實驗環(huán)境
    4.3 評價指標(biāo)
    4.4 系統(tǒng)參數(shù)
    4.5 實驗檢測
        4.5.1 MDNNDroid三種方案對比實驗
        4.5.2 MDNNDroid與 DroidDeep對比實驗
        4.5.3 MDNNDroid與 DNN更新時間對比實驗
        4.5.4 0-Day惡意軟件檢測實驗
    4.6 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 主要工作總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻



本文編號：3776867