Android未知惡意軟件檢測方法的研究的開題報告

Android未知惡意軟件檢測方法的研究的開題報告一、研究背景隨著智能手機、平板電腦等移動設備普及率的不斷提高，Android操作系統(tǒng)已成為移動設備上最為常用的操作系統(tǒng)之一。同時，由于Android平臺開放性，致使其安全威脅不斷增加，惡意軟件也不斷涌現(xiàn)。惡意軟件對用戶個人信息、隱私、金融賬戶、短信、通信錄等進行竊取和篡改，給用戶帶來嚴重的經濟和個人信息安全威脅。因此，如何及時發(fā)現(xiàn)惡意軟件，保護用戶的安全和隱私已成為亟待研究解決的問題?；诖?，本研究旨在研究Android未知惡意軟件的檢測方法，提高Android平臺的安全性和用戶的使用體驗。二、研究目的本研究主要旨在研究Android未知惡意軟件的檢測方法，通過無監(jiān)督學習、特征提取等技術手段，從傳統(tǒng)的黑名單檢測和白名單檢測中找到缺陷。通過研究可以得出：1.實現(xiàn)Android未知惡意軟件的快速、準確檢測方法。2.分析和研究已知惡意軟件特征和行為規(guī)律，建立惡意軟件特征數(shù)據庫。3.設計一套完整的惡意軟件檢測系統(tǒng)，提高Android平臺的安全性和用戶的使用體驗。三、研究內容本研究將重點研究以下內容：1.惡意軟件的定義、分類、傳播方式和檢測技術與方法。2.對傳統(tǒng)的黑名單檢測和白名單檢測方法進行分析和研究，找出其不足和缺陷。3.基于機器學習算法，探討無監(jiān)督學習、特征提取等技術手段，實現(xiàn)Android未知惡意軟件的檢測。4.建立惡意軟件特征數(shù)據庫，收集、整理和分析已知惡意軟件的特征和行為規(guī)律。5.設計并實現(xiàn)一套完整的Android未知惡意軟件檢測系統(tǒng)，提高Android平臺的安全性和用戶的使用體驗。四、研究方法本研究將采用理論分析和實踐探索相結合的方法進行研究。其中，理論分析主要包括對惡意軟件檢測技術和方法、機器學習算法、特征提取等方面進行研究探討。在實踐探索方面，本研究將收集、整理和分析已知惡意軟件的特征和行為規(guī)律，并基于此開發(fā)一套完整的Android未知惡意軟件檢測系統(tǒng)。五、預期成果本研究的主要預期成果為：1.研究出一套Android未知惡意軟件的檢測方法，可以快速、準確地檢測出惡意軟件。2.建立惡意軟件特征數(shù)據庫，可以收集、整理和分析已知惡意軟件的特征和行為規(guī)律，為后續(xù)的惡意軟件檢測提供支持。3.成功設計并實現(xiàn)一套完整的Android未知惡意軟件檢測系統(tǒng)，可提高Android平臺的安全性和用戶的使用體驗。六、研究計劃1.前期準備（2個月）主要完成對Android操作系統(tǒng)和惡意軟件的相關文獻資料的調研，了解惡意軟件檢測技術和方法，并確定研究的內容和方向。2.惡意軟件特征分析（4個月）收集、整理和分析已知惡意軟件的特征和行為規(guī)律，并建立惡意軟件特征數(shù)據庫。3.惡意軟件檢測技術研究（4個月）基于機器學習算法，探討無監(jiān)督學習、特征提取等技術手段，嘗試實現(xiàn)Android未知惡意軟件的檢測。4.設計并實現(xiàn)惡意軟件檢測系統(tǒng)（6個月）成功設計并實現(xiàn)一套完整的Android未知惡