Android平臺上惡意軟件檢測技術研究的開題報告

Android平臺上惡意軟件檢測技術研究的開題報告一、選題背景隨著智能手機的普及，移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，安卓系統(tǒng)已經(jīng)成為了移動端最流行的操作系統(tǒng)之一。伴隨著安卓用戶的不斷增多，安卓平臺上的惡意軟件也日益猖獗，給用戶的設備安全帶來了很大的威脅。惡意軟件的種類繁多，攻擊手段也越來越sophisticated，但一些研究顯示，它們通常會通過竊取用戶個人信息、加密勒索、短信詐騙等方式攻擊用戶。由此，如何高效、準確地檢測、防護安卓平臺上的惡意軟件，保障用戶的個人信息安全和設備安全，成為了當前亟待解決的問題。二、研究現(xiàn)狀目前，安卓平臺上的惡意軟件檢測技術主要分為基于簽名檢測和基于行為檢測兩種?；诤灻麢z測是一種傳統(tǒng)的惡意軟件檢測方法，它通過比較APP包的MD5或者SHA1碼，來判斷一個APP是否是正常的應用。但這種方法的缺點在于它只能檢測出已知的惡意軟件，而且需要大量的數(shù)據(jù)庫支持，在面對新型惡意軟件時，它的檢測率就會下降?；谛袨闄z測是近年來發(fā)展起來的檢測方式，它通過對APP運行時的行為進行監(jiān)控、分析，來判斷APP是否存在惡意行為。這種方法雖然能夠很好地檢測出新型惡意軟件，但是會對設備的性能產(chǎn)生一定負擔，并且需要許多的資源才能完成檢測工作。三、研究目標及內(nèi)容本研究旨在探究基于深度學習的安卓平臺惡意軟件檢測技術。具體研究內(nèi)容包括：1、分析近年來的惡意軟件攻擊模式，總結其中常見的攻擊手段和難以防備的攻擊手段。2、研究深度學習技術在安卓惡意軟件檢測中的應用。采用深度學習技術對安卓平臺上的惡意軟件進行分析、學習，提高惡意軟件的檢測率和準確性。3、開發(fā)一款基于深度學習的安卓惡意軟件檢測應用。采用數(shù)據(jù)挖掘技術，對大量的惡意軟件樣本進行分析、學習，構建出惡意軟件行為模型，并開發(fā)出檢測應用，保障用戶設備的安全。四、研究意義本研究的意義在于：1、對安卓平臺上的惡意軟件攻擊手段和模式進行研究，總結其發(fā)展趨勢，提高用戶及相關方在應對惡意軟件攻擊時的能力。2、探討深度學習技術在安卓惡意軟件檢測中的運用，試圖提高惡意軟件檢測的準確率，提升安全防護措施的效能。3、開發(fā)出一款基于深度學習的安卓惡意軟件檢測應用，為移動端用戶提供安全保障，也為安全廠商提供技術支撐參考。五、研究方法本研究采用的研究方法為：1、對近年來安卓惡意軟件攻擊模式進行研究，整理總結其中常見的攻擊手段和難以防備的攻擊手段。2、利用深度學習技術對安卓平臺上惡意軟件進行數(shù)據(jù)挖掘和學習，從中尋找能夠檢測出新型惡意軟件的深度特征，以此提高檢測率和準確度。3、開發(fā)一款基于深度學習的安卓惡意軟件檢測應用，通過具體應用場景和實驗驗證，來驗證其效果。六、預期成果本研究的預期成果包括：1、安卓惡意軟件攻擊模式分析報告。2、深度學習技術在安卓惡意軟件檢測中的運用研究報告。3、基于深度學習的安卓惡意軟件檢測應用。七、研究進展目前，本研究已經(jīng)完成了部分文獻的調(diào)研和惡意軟件攻擊模式的分析，初步確定了研究的方向和內(nèi)容。后續(xù)將會對深度