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智能終端軟件安全性與可信性分析研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-09 18:38
  隨著信息科技的發(fā)展,智能終端已成為人們生活中不可或缺的部分。目前,Android智能終端占據(jù)了絕大部分市場(chǎng),由于其平臺(tái)的免費(fèi)性及開源性特點(diǎn),催生了許多應(yīng)用軟件,以滿足人們的各種需求;與此同時(shí),受利益驅(qū)動(dòng),也吸引了許多非法牟利的軟件開發(fā)者。近年來,針對(duì)Android軟件的安全事件不斷上升,包括惡意吸費(fèi)、隱私盜用、捆綁下載等,隨著軟件的需求和應(yīng)用急速增加,如何確保智能終端用戶的信息安全,是當(dāng)今面臨的挑戰(zhàn);谏鲜銮闆r,本文從Android智能終端軟件的安全性和可信性兩個(gè)方面出發(fā)。在安全性方面,由于惡意軟件已成為其生態(tài)系統(tǒng)的主要威脅,研究如何檢測(cè)惡意軟件以促使用戶進(jìn)行有效識(shí)別;在可信性方面,針對(duì)未知應(yīng)用軟件,其軟件可信性問題愈發(fā)突出,研究對(duì)其進(jìn)行可信性評(píng)估,以保障其安全的運(yùn)行,主要內(nèi)容如下:1.針對(duì)應(yīng)用軟件安全性問題,提出一種融合頻繁項(xiàng)集與機(jī)器學(xué)習(xí)的Android惡意應(yīng)用檢測(cè)方法。該方法首先從各應(yīng)用中提取出多種靜態(tài)特征,同時(shí)分析了良性軟件和惡意軟件之間的差異以此作為特征指標(biāo);然后,設(shè)計(jì)了基于Apriori算法挖掘權(quán)限的頻繁項(xiàng)集,結(jié)合敏感應(yīng)用程序接口(Application Programmi...

【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軟件安全性研究現(xiàn)狀
        1.2.2 軟件可信性研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)理論
    2.1 Android系統(tǒng)基礎(chǔ)理論
    2.2 Android軟件安全性檢測(cè)技術(shù)
        2.2.1 靜態(tài)分析
        2.2.2 動(dòng)態(tài)分析
    2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹
    2.4 軟件可信性
        2.4.1 可信計(jì)算
        2.4.2 軟件可信性評(píng)估
    2.5 本章小結(jié)
第3章 融合頻繁項(xiàng)集與機(jī)器學(xué)習(xí)的Android惡意應(yīng)用檢測(cè)方法
    3.1 概述
    3.2 檢測(cè)模型設(shè)計(jì)
    3.3 特征提取
        3.3.1 特征指標(biāo)建立
        3.3.2 特征提取形式化
    3.4 基于Apriori算法挖掘頻繁項(xiàng)集特征處理
        3.4.1 頻繁項(xiàng)集挖掘流程
        3.4.2 特征處理
        3.4.3 特征向量生成
        3.4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)分類
    3.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        3.5.2 Apriori算法實(shí)現(xiàn)
        3.5.3 檢測(cè)與結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于SVM和改進(jìn)證據(jù)理論的Android應(yīng)用軟件可信性評(píng)估方法
    4.1 概述
    4.2 軟件可信性評(píng)估模型
        4.2.1 可信性評(píng)估模型
        4.2.2 軟件可信性屬性度量
        4.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練
    4.3 利用改進(jìn)證據(jù)理論對(duì)Android軟件可信性進(jìn)行評(píng)估
        4.3.1 D-S證據(jù)理論
        4.3.2 基于熵權(quán)法的證據(jù)權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整
        4.3.3 基于SVM和改進(jìn)證據(jù)理論的Android應(yīng)用軟件可信性評(píng)估
    4.4 實(shí)驗(yàn)仿真及分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        4.4.2 軟件可信性評(píng)估結(jié)果
        4.4.3 改進(jìn)證據(jù)理論與其它文獻(xiàn)對(duì)比
        4.4.4 與軟件可信性方面文獻(xiàn)對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào):3787533

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