基于深度學(xué)習(xí)的Android惡意軟件多層檢測(cè)系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間:2023-04-01 09:12
安卓操作系統(tǒng)自問(wèn)世起,在過(guò)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(dòng)設(shè)備市場(chǎng)的突出成績(jī),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(hù)從各種渠道而非唯一的應(yīng)用市場(chǎng)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(guò)第三方應(yīng)用商店傳播出去進(jìn)而危害用戶(hù)的智能移動(dòng)設(shè)備。針對(duì)安卓操作系統(tǒng)的惡意軟件數(shù)量在過(guò)去幾年間呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長(zhǎng),盡管惡意軟件檢測(cè)技術(shù)不斷進(jìn)步,但各種惡意軟件造成危害的案例層出不窮,對(duì)安卓操作系統(tǒng)用戶(hù)的隱私和財(cái)產(chǎn)安全造成了極大威脅。因此,對(duì)安卓操作系統(tǒng)上的應(yīng)用軟件進(jìn)行精確有效的檢測(cè),篩除惡意軟件,進(jìn)而維護(hù)安卓應(yīng)用市場(chǎng)的軟件質(zhì)量以及用戶(hù)的信息安全,變得非常緊迫而且具有非常重要的意義,F(xiàn)有的惡意軟件檢測(cè)技術(shù)中多采用靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行惡意軟件檢測(cè)和分類(lèi),其中靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析方法誤報(bào)率高,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)的準(zhǔn)確率嚴(yán)重依賴(lài)研究人員對(duì)于海量特征的手動(dòng)選擇,無(wú)法應(yīng)對(duì)當(dāng)前大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。針對(duì)以上存在的這些問(wèn)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(yè)數(shù)】:80 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 靜態(tài)分析
1.2.2 動(dòng)態(tài)分析
1.2.3 結(jié)合機(jī)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?jī)?nèi)容和工作
1.5 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 背景知識(shí)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(lèi)
2.2.2 惡意軟件常用技術(shù)
2.3 惡意軟件檢測(cè)分析技術(shù)
2.3.1 靜態(tài)分析
2.3.2 動(dòng)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(cè)系統(tǒng)
3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)
3.2 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)
3.3 多層檢測(cè)系統(tǒng)方案實(shí)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(cè)層
3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.1 數(shù)據(jù)集
4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.4 系統(tǒng)參數(shù)
4.5 實(shí)驗(yàn)檢測(cè)
4.5.1 MDNNDroid三種方案對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4.5.2 MDNNDroid與 DroidDeep對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4.5.3 MDNNDroid與 DNN更新時(shí)間對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4.5.4 0-Day惡意軟件檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
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(xiàn)
本文編號(hào):3776867
【文章頁(yè)數(shù)】:80 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 靜態(tài)分析
1.2.2 動(dòng)態(tài)分析
1.2.3 結(jié)合機(jī)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?jī)?nèi)容和工作
1.5 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 背景知識(shí)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(lèi)
2.2.2 惡意軟件常用技術(shù)
2.3 惡意軟件檢測(cè)分析技術(shù)
2.3.1 靜態(tài)分析
2.3.2 動(dòng)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(cè)系統(tǒng)
3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)
3.2 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)
3.3 多層檢測(cè)系統(tǒng)方案實(shí)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(cè)層
3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.1 數(shù)據(jù)集
4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.4 系統(tǒng)參數(shù)
4.5 實(shí)驗(yàn)檢測(cè)
4.5.1 MDNNDroid三種方案對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4.5.2 MDNNDroid與 DroidDeep對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4.5.3 MDNNDroid與 DNN更新時(shí)間對(duì)比實(shí)驗(yàn)
4.5.4 0-Day惡意軟件檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
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(xiàn)
本文編號(hào):3776867
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