Logcat | grep的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

另外網站ADB logcat 過濾方法(抓取日誌) - IT閱讀也說明:本文就具體介紹幾種在shell命令列中過濾adb logcat輸出的方法。 1、只顯示需要的輸出(白名單). 最方便的當然是通過管道使用grep 過濾了,這樣可以使用 ...

國立臺灣科技大學 資訊工程系 李漢銘所指導 王湘凱的 基於有序行為循序樣式探勘之Android惡意軟體之異常下載行為偵測 (2013),提出Logcat | grep關鍵因素是什麼,來自於異常下載、資料流、行為序列、循序樣式探勘。

最後網站git-grep Documentation則補充:git-grep - Print lines matching a pattern. SYNOPSIS. git grep [-a | --text] [-I] [--textconv] [-i | --ignore-case] [-w | --word-regexp] [-v ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Logcat | grep,大家也想知道這些:

基於有序行為循序樣式探勘之Android惡意軟體之異常下載行為偵測

為了解決Logcat | grep的問題,作者王湘凱 這樣論述:

這篇論文主要分析關於 Android 惡意軟體異常下載行為之複雜的時序行為,在這項研究中我們提出了將 Android 軟體進行動態特徵萃取並找出形成異常下載行為的重要循序特徵,幫助我們進行異常下載行為的偵測。偵測的系統主要會依循以下的步驟:(1) 利用 TaintDroid – Android 上的 sandbox 幫助我們取得包含資料流紀錄的 Android 軟體的日誌 (2) Application Behavioral Tokenizer 模組取出從 TaintDroid 得到的資料流紀錄及其他特定行為當成代符(token) (3) TaintLog Information Profi

ler 模組將資料流紀錄中取用特定資料的方法及取用的特定資料萃取出來加入後續分析之特徵 (4) Behavior Sequence Constructor 模組將先前模組所取出之行為代符及資料流特徵建構成依照時間序列的行為序列 (5) Frequency Ordered Sequential Pattern Finder 利用修改自 Apriori 演算法之 Ordered-Apriori 演算法從輸入的 Android 軟體行為序列找出出現頻率較高的嚴格有序樣式 (6) Abnormal Download Behavior Identifier 利用先前模組找到之嚴格有序樣式建構出偵測異常下

載行為之黑名單(black list),並利用建構出之黑名單判斷需被檢測之 Android 軟體是否有可能出現異常的下載行為。經過實驗證明我們所提出的方法可以有效分辨出具有複雜行為之異常下載行為的 Android 惡意軟體。