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基于动态行为分析的Android软件恶意行为实时检测的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着Android操作系统用户数量的不断增加，恶意软件也不断涌现。传统的基于签名或静态特征分析的恶意软件检测方法已经越来越难以满足用户的安全需求。因此，基于动态行为分析的Android软件恶意行为实时检测已经成为当前研究的热点之一。
动态行为分析可以通过监控Android应用程序在实时运行中的行为，捕获恶意行为的特征信息。因此，采用动态行为分析技术可以更加准确地检测恶意软件，并且可以动态适应恶意软件的变异和新型攻击。
二、研究目标
本次研究的主要目标是开发一种基于动态行为分析的Android软件恶意行为实时检测系统，并能够实现如下功能：
1.对于用户安装的Android应用程序自动进行恶意行为检测。
2.实时监控Android应用程序在运行过程中的行为，并捕获潜在的恶意行为。
3.利用机器学习等技术对恶意行为进行分析和处理，快速识别是否存在恶意行为。
4.对于检测到的恶意行为，及时采取措施进行防御和处理。
三、研究内容及方法
1.Android应用程序动态行为分析技术。
基于动态行为分析的Android应用程序恶意行为检测技术，主要利用静态分析和动态追踪技术，对Android应用程序在实际运行中的行为进行跟踪和分析，发现其中的恶意行为。
2.恶意行为检测模型的构建。
基于机器学习技术，利用收集到的Android应用程序恶意行为数据，构建针对恶意行为的检测模型，使检测系统具有更高的准确性和实时性。
3.系统集成和实现。
将基于动态行为分析和机器学习技术的恶意行为检测模型进行系统集成，并实现在Android平台上。通过实际测试和验证，优化并完善检测系统，提高系统的安全性和实用性。
四、预期成果
1.提出一种基于动态行为分析和机器学习技术的Android应用程序恶意行为检测框架。
2.开发出一种符合Android操作系统特点的实时恶意行为检测系统，并通过实际测试和验证，使检测系统具备良好的性能和准确率。
3.实验数据的收集和分析，对恶意行为检测模型的性能和效果进行评估。
五、可行性分析
基于动态行为分析的Android应用程序恶意行为检测技术已经得到广泛的研究和应用。目前，相关机器学习模型已经能够实现对于Android恶意软件的检测，同时Android应用程序的动态行为分析也已经比较成熟。因此，本次研究具有一定的可行性。
六、参考文献
1.Yan,Z.,Li,X.,Zhang,Y.,Feng,D.,&Yuan,X.(2017).AnAndroidmalwaredetectionmethodcombiningstaticanddynamicanalysis.JournalofComputerVirologyandHackingTechniques,13(2),93-103.
2.Liu,X.,&Lee,W.(2018).Androidmalwarebehavior-baseddetectionandclassification.InternationalJournalofSecurityandNetworks,13(3),137-148.
3.Lei,Y.,Fu,X.,Lee,W.,&Li,J.(2019).Androidmalwaredetectionwithdeeplearningtechniques.IEEEAccess,7,77943-77954.