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基于行为分析的Android恶意软件检测方法研究的开题报告
一、选题背景
随着智能手机的普及，Android恶意软件也日益增多。Android恶意软件采用各种相对隐蔽的方式侵入Android系统，其中最常见的是通过应用程序的入侵攻击用户隐私。恶意软件的存在给用户带来了极大的威胁，尤其是在黑客攻击和钓鱼邮件等社交工程案例中。因此，研究基于行为分析的Android恶意软件检测方法对于保护用户隐私和安全至关重要。
二、研究目的
本文旨在研究基于行为分析的Android恶意软件检测方法，包括构建Android系统行为模型、分析Android系统行为模型，以及基于行为特征推断出Android恶意软件的方法。
三、研究内容
1.Android系统行为模型构建
针对Android系统中各种类型的应用程序的行为，建立Android行为模型，以便进一步分析和识别恶意软件的行为。
2.Android系统行为模型分析
基于Android行为模型，分析Android应用程序的行为，在此基础上，建立恶意软件行为特征模型。
3.Android恶意软件行为特征模型构建
探究Android恶意软件的行为特征，解决行为特征中存在的噪音和干扰等问题。
4.基于行为特征推断出Android恶意软件的方法
利用Android恶意软件的行为特征模型，将Android应用程序进行分类和预测。
四、研究方法
本研究将采用数据挖掘和机器学习的方法，基于已有的Android恶意软件库和正常应用程序库，构建Android系统行为模型，并对恶意软件行为特征进行建模和分析，最终利用机器学习模型对Android应用程序进行分类和预测。
五、研究意义
1.提高Android系统的安全性。
针对Android恶意软件的威胁，通过研究行为分析方法，提高Android系统的安全性，保护用户隐私和个人数据。
2.为应用程序审核提供参考
本研究的行为分析方法，为应用程序审查提供参考，减少安全和隐私问题。
3.光荣成果
本研究的成果有望用于开发安全软件，并取得经济和社会效益。
六、研究计划
1.第1-2周：查阅主题相关的文献资料，明确研究目标和方向。
2.第3-5周：调研和搜集数据、分析相关文章，制定研究方案。
3.第6-8周：建立Android系统行为模型并进行特征提取。
4.第9-10周：优化恶意软件行为特征模型，探索分类算法。
5.第11-12周：研究基于行为特征推断Android恶意软件的算法和模型。
6.第13-14周：分析算法和模型的性能，通过实验进行结果验证。
7.第15-16周：撰写论文，整理数据和代码等资料，完成开题报告。