基于異常的Android手機(jī)系統(tǒng)入侵檢測(cè)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于異常的Android手機(jī)系統(tǒng)入侵檢測(cè)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義手機(jī)已經(jīng)成為了我們生活中必不可少的一部分，手機(jī)系統(tǒng)安全已經(jīng)備受關(guān)注。然而，手機(jī)系統(tǒng)中的漏洞很容易被黑客利用來(lái)入侵手機(jī)，導(dǎo)致用戶(hù)隱私和財(cái)產(chǎn)的丟失。因此，對(duì)手機(jī)系統(tǒng)入侵的檢測(cè)和防范已經(jīng)成為了一個(gè)非常重要的課題。目前，大多數(shù)的手機(jī)安全研究主要集中在基于特征的檢測(cè)方法上，這種方法主要是基于已知的攻擊特征進(jìn)行檢測(cè)，但是這種方法并不能完全的覆蓋所有的入侵方式。此外，攻擊者可以通過(guò)改變攻擊特征來(lái)繞過(guò)檢測(cè)系統(tǒng)，因此，基于異常的檢測(cè)方法越來(lái)越受到關(guān)注?；诋惓５臋z測(cè)方法主要是通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的行為進(jìn)行分析，來(lái)檢測(cè)是否存在異常行為。這種方法可以對(duì)新型攻擊進(jìn)行檢測(cè)，也有一定的抗攻擊性。針對(duì)上述問(wèn)題，本研究將開(kāi)展基于異常的Android手機(jī)系統(tǒng)入侵檢測(cè)研究，旨在提高手機(jī)入侵檢測(cè)的檢測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究將主要圍繞基于異常的Android手機(jī)系統(tǒng)入侵檢測(cè)進(jìn)行研究。具體內(nèi)容包括：1.分析Android系統(tǒng)下可能存在的入侵手段和方式，收集相關(guān)數(shù)據(jù)集和攻擊代碼，并進(jìn)行分類(lèi)和整理。2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，采用多種技術(shù)手段對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取有效的特征并進(jìn)行特征選擇。3.搭建入侵檢測(cè)系統(tǒng)，利用收集的數(shù)據(jù)集對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，并對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行評(píng)估和測(cè)試。4.對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，并提出后續(xù)研究方向和建議。研究方法主要包括實(shí)驗(yàn)分析和數(shù)據(jù)分析。通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)，來(lái)評(píng)估和驗(yàn)證所提出的異常檢測(cè)方法的有效性和可行性。三、預(yù)期成果和意義1.提出一種基于異常的Android手機(jī)系統(tǒng)入侵檢測(cè)方法，該方法可以對(duì)多種攻擊方式進(jìn)行有效檢測(cè)，提高手機(jī)入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。2.探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用，以及對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和特征提取的技術(shù)手段，為未來(lái)的入侵檢測(cè)研究提供借鑒和參考。3.分析和總結(jié)所提出的方法在Android系統(tǒng)下的有效性和適用性，并提出可能存在的問(wèn)題和不足之處，為未來(lái)研究提供指導(dǎo)和啟示。四、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本研究預(yù)計(jì)于2022年6月開(kāi)始，為期1年。進(jìn)度安排如下：1.前期調(diào)研和數(shù)據(jù)收集：2022年6月至2022年8月。2.數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理：2022年9月至2022年11月。3.搭建入侵檢測(cè)系統(tǒng)和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：2022年12月至2023年3月。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)：2023年4月至2023年6月。五、參考文獻(xiàn)1.ArodzT,CzyzK,WawrzyniakK.Anomaly-BasedIntrusionDetectionSystemforAndroidDevices.InformationSecurityPracticeandExperience.2020;12325:358-374.2.LiuQ,MengX,TanW,etal.ATrafficAnomalyDetectionMethodofAndroidMobileTerminalBasedonImprovedKNNAlgorithm.IEEEAccess.2019;7:61816-61823.3.DuanD,TiwariA,WangY,etal.AHighlyEfficientAndroidMalwareDetectionMethodUsingDeepLearning.IEEEAccess.2020;8:24373-24381.4.WangX,ZhangY,ZhouB,etal.Comprehensiveintrusiondetectiononandroidsystembasedondeep