發(fā)布時間：2017-10-18 06:06

  本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的智能手機入侵檢測系統(tǒng)的研究

  更多相關(guān)文章： 深度學(xué)習(xí) 入侵檢測 特定進程 靜態(tài)分析

【摘要】：隨著科技的快速發(fā)展,目前智能化手機已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的必需品之一。由于手機的智能化要求不斷提高,隨之而來的安全問題也是層出不窮。例如：手機中的許多應(yīng)用程序會以非法的方式竊取以Android為平臺的手機用戶的重要信息,給廣大用戶造成了不小的損失。為了解決智能手機的安全性問題,本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的Android入侵檢測模型,該模型主要針對智能手機的異常行為進行檢測。而智能手機的異常檢測問題,歸根結(jié)底是二分類問題,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在多個領(lǐng)域的成功應(yīng)用說明該技術(shù)可以在保證準確率的條件下解決許多相關(guān)分類的問題,因此將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于智能手機的入侵檢測可以在保證檢測率、降低誤報率的條件下,對手機的異常行為進行檢測。本文的主要研究工作包括以下幾個方面：(1)采用兩種新的數(shù)據(jù)集進行實驗,它們分別來源于Android智能手機特定進程的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和靜態(tài)分析數(shù)據(jù)。對于特定進程的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包,由于其采用了特定進程的數(shù)據(jù)包,因此針對該數(shù)據(jù)集的實驗和研究具有一定的創(chuàng)新性。對于靜態(tài)分析數(shù)據(jù),它是由Andriod智能手機安裝包APK文件進行反編譯操作所得。本文同時對智能手機硬件信息和系統(tǒng)調(diào)用序列數(shù)據(jù)進行了采集,但通過實驗結(jié)果可知,當(dāng)采用稀疏自動編碼器(SAE)、支持向量機(SVM)、深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)三種方法時,后兩種數(shù)據(jù)集的準確率均低于80%,造成該結(jié)果的原因主要是這兩種數(shù)據(jù)集包含的特征屬性較少,關(guān)鍵信息提取不全面。因此,本文將舍棄后兩種數(shù)據(jù)集,只采用特定進程的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和靜態(tài)分析數(shù)據(jù)進行實驗,并分別對這兩種數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,整理形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。(2)運用了基于深度學(xué)習(xí)的Android入侵檢測模型,分別在SAE、DBN、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和AlexNet模型四種算法上進行了實驗。實驗結(jié)果表明：對于特定進程網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)集,采用SAE算法、DBN算法、RNN算法和AlexNet算法時,檢測率分別達到90%、95%、93%、89%左右,誤報率分別低于9%、11.5%、9%、10.5%；對于靜態(tài)分析數(shù)據(jù),采用SAE算法、DBN算法、RNN算法和AlexNet算法時,檢測率分別達到96%、95%、90%、89%左右,誤報率分別低于5%、3%、12%、12%。
【關(guān)鍵詞】：深度學(xué)習(xí) 入侵檢測 特定進程 靜態(tài)分析
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP309
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-18
• 1.1 研究目的及背景11-13
• 1.1.1 入侵檢測的發(fā)展歷程12
• 1.1.2 手機安全研究現(xiàn)狀12-13
• 1.1.3 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀13
• 1.2 實驗平臺介紹13-16
• 1.2.1 Android系統(tǒng)的發(fā)展13-15
• 1.2.2 Android平臺的優(yōu)勢15-16
• 1.3 研究意義16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 2 ANDROID入侵檢測技術(shù)相關(guān)理論知識18-22
• 2.1 入侵檢測系統(tǒng)相關(guān)知識18-20
• 2.1.1 入侵檢測概念18
• 2.1.2 入侵檢測的基本結(jié)構(gòu)18-19
• 2.1.3 入侵檢測系統(tǒng)的分類19-20
• 2.2 Android入侵檢測技術(shù)的發(fā)展20-21
• 2.2.1 相關(guān)研究20-21
• 2.2.2 下一步研究方向21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 3 一種基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測模型22-35
• 3.1 深度學(xué)習(xí)22-32
• 3.1.1 稀疏自動編碼器22-23
• 3.1.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)23-28
• 3.1.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-30
• 3.1.4 AlexNet模型30-32
• 3.2 基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測模型32-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 4 數(shù)據(jù)采集與入侵檢測實驗分析35-61
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取35-37
• 4.2 環(huán)境搭建37-39
• 4.3 數(shù)據(jù)采集39-42
• 4.3.1 特定進程網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包采集39-40
• 4.3.2 靜態(tài)分析數(shù)據(jù)采集40-42
• 4.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理42-44
• 4.4.1 特定進程的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包處理42-43
• 4.4.2 靜態(tài)分析數(shù)據(jù)處理43-44
• 4.5 數(shù)據(jù)集44-47
• 4.5.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包44-46
• 4.5.2 靜態(tài)分析數(shù)據(jù)46-47
• 4.6 入侵檢測實驗結(jié)果及分析47-60
• 4.6.1 基于SAE的入侵檢測實驗48-49
• 4.6.2 基于DBN的入侵檢測實驗49-54
• 4.6.3 基于RNN的入侵檢測實驗54-57
• 4.6.4 基于AlexNet的入侵檢測實驗57-58
• 4.6.5 結(jié)果分析58-60
• 4.7 本章小結(jié)60-61
• 5 結(jié)論61-63
• 5.1 研究工作總結(jié)61
• 5.2 下一步研究方向61-63
• 參考文獻63-66
• 作者簡歷66-68
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集68

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