基于混合模型的Android恶意行为检测技术研究的开题报告.docx

基于混合模型的Android恶意行为检测技术研究的开题报告
一、选题背景
随着智能手机的普及，人们已经离不开手机。Android作为一个流行的智能手机操作系统，每天都有大量的用户使用。但是，由于其开放的特性和良好的适应性，Android越来越受到黑客和恶意软件的攻击。2017年，全球手机病毒数量突破了10万个。因此，如何检测Android恶意行为成为当前的研究热点。
二、研究目的
本研究旨在探讨基于混合模型的Android恶意行为检测技术，通过深度学习算法识别和学习大量的Android应用程序，进而快速判断是否是恶意软件及其行为，以提高安卓用户的安全性。
三、研究内容
本研究主要包括以下几方面的内容：
1.Android恶意行为的研究与分析。分析当前流行的Android恶意行为及其特征，以及检测技术的发展现状，为制定合理的检测模型奠定基础。
2.混合模型的构建。混合模型是多种算法的组合，可用于恶意软件的检测。本研究将研究不同算法的组合，分析其对恶意软件分类的影响，进而优化模型的结构。
3.数据集的构建和收集。本研究将构建一个Android恶意软件的数据集，并收集相应的特征向量。通过机器学习算法对数据集进行训练，以增强模型的性能。
4.基于深度学习算法的Android恶意行为检测方案。在模型优化与特征提取的基础上，本研究将设计一种基于深度学习算法的Android恶意行为检测方案。
四、研究方法
1.文献综述法。对Android恶意行为检测和混合模型算法的相关文献进行系统研究和综述。
2.理论分析法。在混合模型算法和Android恶意行为检测技术的原理基础上，对检测模型的设计和优化进行理论分析。
3.实验研究法。通过实验方法，构建Android恶意行为的数据集，并通过机器学习算法进行分类实验，最终验证模型的有效性。
五、研究意义
本研究的成果将为Android恶意行为的检测提供一种混合模型算法，并提出一种基于深度学习算法的检测方案。同时，通过对Android恶意行为的研究和分析，能更好地认识安卓系统的安全性和漏洞，从而提高安卓系统的安全性和用户的使用体验。
六、研究进度安排
2021年12月-2022年3月：文献综述、数据集构建与收集
2022年4月-2022年7月：建立检测模型、实验以及性能评估
2022年8月-2022年12月：实验数据的分析及论文撰写
七、参考文献
[1]S.M.Yusuf,M.E.A.Ali,M.Rizwan,etal.AMachineLearningBasedApproachforDetectingMaliciousAndroidApplications[J].JournalofElectronicImaging,2018,27(2).
[2]Y.Qi,M.Y.Ming.StudyonAndroidMaliciousBehaviorBasedonDeepLearning[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2020,1489(1).
[3]李舒遥,郭芳,杨泽.一种基于混合模型的Android恶意应用检测方法[J].计算机工程,2019,45(08):200-204.
[4]戴善义,朱锋,胡宁亮,等.Android恶意应用检测技术研究进展[J].电子设计工程,2019(03):45-49.