基于關(guān)鍵語義動態(tài)特征的惡意代碼檢測方法的研究的開題報告

基于關(guān)鍵語義動態(tài)特征的惡意代碼檢測方法的研究的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡安全問題越來越受到人們的關(guān)注。惡意代碼是指通過定制的程序代碼，通過一定的手段來破壞或控制計算機系統(tǒng)。這些惡意代碼主要目的是隱蔽地獲取用戶系統(tǒng)內(nèi)的機密數(shù)據(jù)和操作權(quán)限。因此，惡意代碼的檢測與識別對于網(wǎng)絡安全至關(guān)重要。目前，已經(jīng)有很多在靜態(tài)和動態(tài)層面的技術(shù)來檢測如病毒和惡意軟件這些威脅，其中，基于動態(tài)特征的惡意代碼檢測方法是當前主流的方法之一。二、選題意義動態(tài)分析是一種有效的惡意代碼檢測技術(shù)，通過監(jiān)測程序運行時的行為進行檢測。與傳統(tǒng)的靜態(tài)分析相比，動態(tài)分析能夠更好地適應惡意代碼的快速變化和逃避檢測的能力，因此，其檢測率更高。在動態(tài)分析中，關(guān)鍵語義動態(tài)特征是惡意代碼檢測中的重要特征之一。因此，通過研究基于關(guān)鍵語義動態(tài)特征的惡意代碼檢測方法，可以提高惡意代碼檢測的準確率和效率，并為網(wǎng)絡安全提供更好的保障。三、研究內(nèi)容和方法本研究擬采用以下研究方法：1.選擇適當?shù)臉颖緛碛柧毮Ｐ停?.通過深度學習等方法來挖掘惡意代碼的關(guān)鍵語義動態(tài)特征；3.構(gòu)建惡意代碼檢測模型，并驗證其檢測精度和效率；4.將模型進行實現(xiàn)和優(yōu)化，并與已有的惡意代碼檢測方法進行對比。四、預期成果本研究預期可以得出一種基于關(guān)鍵語義動態(tài)特征的惡意代碼檢測方法，具有更高的檢測準確率和效率。同時，可以為惡意代碼檢測提供新的思路和方法，提高網(wǎng)絡安全防范能力。附：英文翻譯ResearchProposalonMalwareDetectionMethodBasedonKeySemanticDynamicFeaturesI.BackgroundoftheresearchAsinternettechnologydevelopsrapidly,networksecurityissuesattractmoreandmoreattention.Malwarereferstothecustomizedprogramcodesthatcandamageorcontrolcomputersystemsthroughcertaintechniques.Themainpurposeofthesemalwaresistoobtainconfidentialdataandoperationpermissionsofusers’systemssecretly.Therefore,thedetectionandidentificationofmalwareisessentialfornetworksecurity.Currently,therearemanytechnologiesfordetectingvirusesandmalwarefromstaticanddynamicperspectives.Amongthem,themalwaredetectionmethodbasedondynamicfeaturesisoneofthemainstreamones.II.SignificanceoftheresearchDynamicanalysisisaneffectivemalwaredetectiontechnology,whichdetectsmalwaresthroughmonitoringtheprogramrunningbehavior.Comparedwithtraditionalstaticanalysis,dynamicanalysiscanbetteradapttoquickchangesanddetectionevasionabilityofmalwares,thus,ithashigherdetectionrates.Indynamicanalysis,keysemanticdynamicfeaturesareimportantfeaturesformalwaredetection.Therefore,researchingthemalwaredetectionmethodbasedonkeysemanticdynamicfeaturescanincreasetheaccuracyandefficiencyofmalwaredetection,andprovidebettersecurityguaranteesfornetworksecurity.III.ResearchcontentandmethodsThisresearchisexpectedtoadoptthefollowingresearchmethods:1.Selectingappropriatesamplestotrainthemodel.2.Exploringthekeysemanticdynamicfeaturesofmalwarebymethodslikedeeplearning.3.Establishingamalwaredetectionmodelandverifyingitsdetectionaccuracyandefficiency.4.Implementingandoptimizingthemodel,andcomparingitwithexistingmalwaredetectionmethods.IV.ExpectedresultsThisresearchisexpectedtoproposeamalwaredetectionmethodbasedonkeysemanticdynamicfeatures,whichhashigherdetectionaccuracyandefficiency.Meanwhile,thisresearchc