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基于机器学习的Android恶意软件检测系统研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着智能手机的普及，Android平台的恶意软件愈发猖獗，对用户的信息安全和设备的稳定性都会带来极大的威胁。因此，开发一种快速、准确地识别Android恶意软件的检测系统非常必要。在这个背景下，我们选择基于机器学习的方法进行研究和实现。
二、任务内容
1.研究Android恶意软件的分类和特征提取方法，确定基于机器学习进行恶意软件检测系统的技术路线。
2.收集大量经过标注的Android应用程序，进行数据预处理和特征提取，构建恶意软件和正常软件的训练集和测试集。
3.选用合适的机器学习算法对恶意软件和正常软件进行分类，对比不同算法的效果和性能，选择一种较为优秀的算法作为检测系统的核心算法。
4.开发Android恶意软件检测系统，实现对新的应用程序的分类和识别，并能够及时更新已知的恶意软件库，提高系统的准确度和实用性。
5.撰写相关的论文和技术报告，介绍系统的设计和实现原理，对相关算法进行分析和评估。
三、任务要求
1.掌握Android操作系统相关技术和机器学习算法，熟悉数据预处理和特征提取的方法，有较强的程序设计和编码能力。
2.独立完成数据收集、分析和处理，具有良好的团队协作能力和沟通能力。
3.系统的准确率应达到90%以上，并具有较好的系统稳定性和实时性。
4.论文或技术报告应能够清晰地介绍系统的设计和实现原理，对相关算法进行分析和评估，并能够提出合理的改进建议。
四、任务计划
1.第1-4周：完成Android恶意软件的相关文献调研和分析，确定技术路线和算法。
2.第5-8周：收集、清洗和预处理Android应用程序的数据集，提取特征，并构建训练集和测试集。
3.第9-12周：实现基于机器学习的恶意软件检测系统，并优化算法和代码。
4.第13-16周：对系统进行完整性测试和性能评估，并提出改进建议。
5.第17-20周：撰写论文或技术报告，并进行PPT汇报。
五、预期成果
1.实现基于机器学习的Android恶意软件检测系统，准确率达到90%以上，系统稳定、实用、易用。
2.完成相关的论文或技术报告，系统地介绍系统的设计和实现原理，并提出改进建议。
3.积累的Android恶意软件和正常软件的数据集，为后续研究提供参考和基础。
六、参考文献
1.M.Alzahrani,X.Li,andW.Lu.2018.HybridSystemforMalwareDetectiononAndroidPlatform.IEEETrans.DependableSecur.Comput.15,6(2018),979–992.
2.J.Zhou,X.Jiang,C.Zhang,andY.Xiang.2012.DetectingnewAndroidMalwarewithPermission-UseAnalysisofApplicationExecutions.InProceedingsofthe19thAnnualNetworkandDistributedSystemSecuritySymposium(NDSS’12).TheInternetSociety,8.
3.Y.Xie,F.Yu,Z.Aung,andL.Xie.2017.DroidRoot:ProvidingtransparencythroughcontrolledrootingofAndroiddevices.InProceedingsofthe2ndACMSIGSACWorkshoponAutomatedDecisionMakingforActiveCyberDefense(SafeConfig’17).ACM,15–26.
4.X.Liu,T.Liu,Z.Hu,andY.Xue.2017.ResearchofAppVettingMethodBasedonMachineLearningforMobileInternetSecurity.J.Inf.Secur.Appl.35(2017),91–99.