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第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 4

1.3 本文的主要研究内容 5

1.4 组织结构 9

第2章 Android系统及其应用的相关技术介绍 11

2.1 Android综述 11

2.2 Android应用流量分析关键技术 23

2.3 Android应用恶意行为检测关键技术 27

2.4 小结 32

第3章 Android应用网络流量自动生成方法研究 33

3.1 引言 33

3.2 问题描述 35

3.3 AndroGenerator概述 36

3.4 Android应用自动执行组件设计 37

3.5 流量解析组件设计 44

3.6 Android网络流量生成器组件设计 47

3.7 实验 49

3.8 小结 60

第4章 Android应用流量开销测量及推荐算法研究 62

4.1 引言 62

4.2 Android应用网络流量开销测量分析 64

4.3 基于网络流量开销考虑的Android应用推荐方法 72

4.4 实验 82

4.5 小结 93

第5章 基于HTTP特征签名的Android应用识别方法 95

5.1 引言 95

5.2 基于网络流量的Android应用识别方法存在的问题 97

5.3 HTTP特征签名提取 100

5.4 实验 107

5.5 小结 115

第6章 HTTP流挖掘技术的Android恶意行为检测 117

6.1 引言 117

6.2 Android恶意行为载体定义与分析 119

6.3 HTTP流量与恶意行为关联分析 120

6.4 Android恶意应用与不安全广告库检测 138

6.5 基于HTTP指纹相似度的归类算法 140

6.6 实验 142

6.7 小结 147

第7章 基于深度学习的Android应用行为特征学习 148

7.1 深度学习介绍 148

7.2 基于深度信念网络的特征学习方法 162

7.3 方法实现 164

7.4 实验评估 166

7.5 小结 172

第8章 基于命令与控制通信信道的移动僵尸网络检测 174

8.1 引言 174

8.2 相关工作 176

8.3 检测方法 178

8.4 实验 183

8.5 小结 187

结论 188

参考文献 193