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基于图的恶意代码检测及系统实现的开题报告
一、研究背景
恶意代码指的是那些用来攻击计算机系统或窃取用户信息的程序，近年来随着互联网技术的飞速发展，各种恶意代码的种类和数量也在不断增加。恶意代码给个人用户、企业组织、政府等各个层面带来了巨大的威胁和损失。因此，如何有效检测和识别恶意代码，成为了信息安全领域的重要研究方向之一。
目前，传统的基于特征分析或行为分析的恶意代码检测方法已经不再适用于新型恶意代码的检测，此时，基于图的恶意代码检测方法成为了研究的热点和趋势。基于图的恶意代码检测方法主要利用恶意代码构成的控制流图（CFG）及操作系统的API调用图（API-CFG）进行研究，利用CFG和API-CFG特点，通过提取一些包含可疑信息的子图（例如，循环、条件分支、调用关系等），并利用图匹配算法进行比对，最终判断该程序是否为恶意代码。
目前，国内外的一些研究机构和企业已经推出了一些基于图的恶意代码检测工具，并且已经取得了较为优秀的检测效果。但是，随着恶意代码的不断更新，基于图的恶意代码检测方法需要不断更新和改进，以期达到更加精确和高效的检测效果。因此，本文旨在探究基于图的恶意代码检测方法，并在此基础上实现一个相应的检测系统。
二、研究内容和计划
1.研究内容
(1)CFG和API-CFG的提取方法，包括指令的提取、基本块的构建、子图的提取等。
(2)基于图匹配算法的相似度计算和谱聚类算法的恶意代码检测方法，包括相似度的计算、图谱聚类的实现等内容。
(3)探究不同恶意代码类型的检测方法，如木马、病毒、蠕虫等。
(4)恶意代码检测系统的设计与实现，如前端UI设计、后端数据库设计、检测算法实现等内容。
2.研究计划
(1)前期调研与文献阅读，了解基于图的恶意代码检测方法的基本原理和相关技术。
(2)提取CFG和API-CFG的方法研究，包括静态分析和动态分析的技术研究、基本块的构建、子图的提取等。
(3)研究基于图匹配和谱聚类的恶意代码检测算法，探究不同恶意代码类型的检测方法。
(4)实现恶意代码检测系统的前端UI设计、后端数据库设计、检测算法实现等部分。
(5)系统测试和评估，验证检测系统的效果和可行性。
三、预期成果
(1)研究基于图的恶意代码检测方法，包括CFG和API-CFG的提取方法、基于图匹配和谱聚类的恶意代码检测算法、不同恶意代码类型的检测方法等。
(2)实现一个基于图的恶意代码检测系统，能够自动化检测恶意代码和识别不同的恶意代码类型。
(3)给出检测系统的性能评估，包括准确率、召回率、误报率等指标，以及应用效果的验证。
四、研究意义
基于图的恶意代码检测方法具有比传统的恶意代码检测方法更高的准确率和效率，可以更好地适应复杂的恶意代码攻击和变异。同时，基于图的恶意代码检测方法的研究也具有一定的理论价值，进一步促进恶意代码检测技术和方法的发展。本研究的结果能够为恶意代码检测和防范提供一定的理论和技术支持，对于保障计算机系统的安全和稳定具有一定的现实意义。