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移动智能终端软件行为安全分析的中期报告
尊敬的评审专家，我是移动智能终端软件行为安全分析项目组的成员之一，我在此提交我们的中期报告。
首先，我向您简要介绍一下我们项目的背景及目标：随着移动智能终端的广泛普及，其中涵盖的各种应用软件已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。但是，也正因为其普及度和使用频率，移动智能终端软件也面临着一系列的安全风险，例如个人信息泄露、恶意攻击等问题。因此，本项目旨在通过对移动智能终端软件的行为进行安全分析，提高使用者和开发者的安全意识，提高软件的可信度和安全性。
在本次中期报告中，我们将向您介绍我们所完成的工作及取得的进展：
一、需求分析
我们首先对移动智能终端软件安全问题进行了分析，根据常见的安全隐患，我们需要对软件的行为进行检测和分析，包括恶意代码的检测、权限泄露的检测、恶意链接或文件的检测等等。
二、设计方案
针对需求分析的内容，我们制定了基于机器学习的行为分析方案，采用传统的特征工程结合深度学习的方法进行分析。同时，我们还通过调研其他学者的相关研究，优化了我们的算法。
三、数据收集
我们随机选取了一部分具有代表性的应用程序进行数据的收集，数据来自真实用户的使用场景以及模拟我们所设计的攻击场景。
四、算法实现
我们采用python语言开发了相应的算法，并借助深度学习框架Keras实现了深度卷积神经网络模型的训练，并对我们所收集的数据集进行了验证和测试。
五、初步结果
经过算法的实现和训练，我们得到了一些初步结果，包括模型的准确率、召回率、F1值等，我们发现我们的模型能够有效地检测一些常见的恶意代码和应用程序的安全隐患，同时我们也发现了一些不足之处，例如部分数据集不够充分等问题。
总结：经过我们团队的共同努力，我们已经完成了移动智能终端软件行为安全分析的中期工作，这些成果将为我们后续的工作奠定坚实的基础。在接下来的工作中，我们将进一步提高算法的性能以及优化检测和分析的精确度，以增强软件行为安全的保障能力，并最终将研究成果推向实际应用。