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基于深度學習的JavaScript惡意代碼檢測技術的研究與應用

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基于深度學習的JavaScript惡意代碼檢測技術的研究與應用
論文目錄
 
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-8頁
第一章 緒論第8-15頁
  1.1 研究背景第8-9頁
  1.2 國內外相關研究第9-12頁
    1.2.1 惡意代碼檢測技術分類第9-10頁
    1.2.2 JavaScript惡意代碼檢測技術研究第10-12頁
  1.3 研究內容第12-13頁
  1.4 論文的組織結構第13-15頁
第二章 相關理論基礎第15-27頁
  2.1 惡意代碼綜述第15-17頁
  2.2 JavaScript腳本語言概述第17-22頁
  2.3 神經網絡概述第22-26頁
    2.3.1 人工神經網絡第22-24頁
    2.3.2 深度學習第24-26頁
  2.4 本章小結第26-27頁
第三章 基于卷積神經網絡的檢測模型第27-42頁
  3.1 卷積神經網絡第27-30頁
    3.1.1 卷積層第28-29頁
    3.1.2 池化層第29-30頁
    3.1.3 全連接層第30頁
  3.2 特征提取模型第30-35頁
    3.2.1 模型整體結構第30-31頁
    3.2.2 可視化方法第31-32頁
    3.2.3 CNN模型設計第32-35頁
  3.3 實驗結果與分析第35-41頁
    3.3.1 實驗環境第35頁
    3.3.2 數據收集與處理第35-37頁
    3.3.3 實驗結果第37-41頁
  3.4 本章小結第41-42頁
第四章 自編碼網絡檢測模型的研究第42-56頁
  4.1 自編碼網絡概述第42-45頁
    4.1.1 自編碼網絡第42-44頁
    4.1.2 稀疏自編碼網絡第44頁
    4.1.3 稀疏降噪自編碼網絡第44-45頁
  4.2 特征提取模型第45-49頁
    4.2.1 模型整體結構第45-46頁
    4.2.2 數據預處理第46-47頁
    4.2.3 sSDAN模型第47-49頁
  4.3 實驗結果與分析第49-55頁
    4.3.1 實驗環境及數據第49頁
    4.3.2 模型參數第49-52頁
    4.3.3 實驗結果第52-55頁
  4.4 本章小結第55-56頁
第五章 檢測工具的設計與實現第56-69頁
  5.1 需求與設計第56-59頁
    5.1.1 需求第56頁
    5.1.2 整體結構設計第56-57頁
    5.1.3 數據庫設計第57-58頁
    5.1.4 界面設計第58-59頁
  5.2 瀏覽器端功能實現第59-63頁
    5.2.1 Chrome擴展程序介紹第59-61頁
    5.2.2 Chrome擴展部署第61頁
    5.2.3 數據交互第61-63頁
  5.3 服務器端功能實現第63-66頁
    5.3.1 服務器端部署第63-64頁
    5.3.2 服務器端實現第64-66頁
  5.4 調試運行第66-68頁
  5.5 本章小結第68-69頁
第六章 總結與展望第69-71頁
  6.1 總結第69頁
  6.2 展望第69-71頁
致謝第71-72頁
參考文獻第72-76頁
圖附第76-78頁
表附第78-79頁
附錄第79-80頁

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