利用机器学习技术检测安卓恶意软件的方法研究.docx

利用机器学习技术检测安卓恶意软件的方法研究

目录

利用机器学习技术检测安卓恶意软件的方法研究（1）．．．．．．．．．．．．3

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目标与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1恶意软件定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2机器学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3现有检测方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

理论基础与技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1机器学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2深度学习技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1数据集来源与收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2数据清洗与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3特征工程与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

机器学习模型设计与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1模型选择与评估标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2模型训练与调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

讨论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

利用机器学习技术检测安卓恶意软件的方法研究（2）．．．．．．．．．．．43

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

理论基础与文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.1机器学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.2恶意软件定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.3相关研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53