Android恶意代码的静态检测研究的开题报告

精品文档---下载后可任意编辑 Android恶意代码的静态检测讨论的开题报告 一、选题背景 随着智能手机的普及，人们将越来越多的数据存储在手机中，例如照片、通讯录、密码等。对于这些宝贵的数据，黑客们也垂涎已久，并通过编写恶意软件来窃取，以实现其利益。在恶意代码的种类中，Android恶意代码因其危害性大、传播范围广等因素而备受关注。而恶意软件的静态检测是一种有效的手段，将有利于保护用户的隐私，并提高安全性。 因此，本文选题为“Android恶意代码的静态检测讨论”，旨在通过分析恶意代码的特征，建立模型，实现静态检测，确保用户的数据安全。 二、讨论内容 1. 恶意代码分析分析已知的Android恶意代码，提取其特征，如危害性、传播方式等。 2. 学习模型建立通过学习正常应用程序的特征，建立模型来区分普通应用程序和恶意代码。 3. 静态检测算法开发利用已知的特征以及学习到的模型，编写静态检测算法，对未知的Android应用程序进行检测。 4. 实验验证通过真实的Android应用程序进行实验验证，评估静态检测算法的准确性、可行性和有用性。 三、讨论意义 1. 提高用户数据安全通过静态检测算法，及时发现并排除恶意代码，保障用户的数据安全。 2. 促进移动应用市场的健康进展通过识别和过滤恶意应用，促进移动应用市场的健康进展，提高用户使用安全感。 3. 推动恶意代码讨论的进一步进展通过分析已知的恶意代码以及不断完善的模型和算法体系，可以推动恶意代码讨论的进一步进展。 四、讨论方法 本讨论采纳基于特征提取的静态分析方法，结合机器学习算法，对Android应用程序进行有效的识别和分类。 1. 特征提取方法提取代码特征（例如代码结构、API调用、权限等），分析代码的行为（例如系统调用、网络请求、文件读写等）。 2. 机器学习算法采纳监督学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，通过训练模型，进行自动分类。 3. 实验验证方法通过自建的样本库和已有的公开数据集，进行实验验证，评估模型的准确性和有用性。 五、进度安排 1. 恶意代码分析5月底前完成相关文献调研和数据收集。 2. 学习模型建立6月初开始对数据集进行预处理和特征提取，并训练基本的分类模型。 3. 静态检测算法开发6月中旬开始进行相关算法的设计和实现。 4. 实验验证7月初针对数据集进行实验验证，并对模型进行调整和优化。 6. 论文撰写8月完成论文初稿，9月进行修改和完善，10月提交最终论文。 六、预期成果 1. 提出一种基于特征提取和机器学习的Android恶意代码静态检测方法。 2. 构建实验数据集并对检测算法进行实验验证。 3. 实现一个基于该方法的恶意代码检测工具。 4. 发表相关论文并参加相关学术会议，与同行进行沟通和探讨。