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安卓移动智能终端的恶意软件检测与分析方法的开题报告
一、研究背景
随着移动互联网的飞速发展，安卓移动智能终端得到了广泛的普及和应用。但是，由于安卓系统的开放性和普及性，也使得安卓移动智能终端成为了恶意软件攻击的主要目标。恶意软件可以盗取用户隐私、在用户设备上进行挖矿、发起DDoS攻击、发送垃圾短信等恶意行为，给用户带来不必要的麻烦和损失。因此，对安卓移动智能终端中存在的恶意软件进行检测与分析，已经成为了当前移动互联网安全领域的热点问题。
二、研究内容与目标
本文旨在研究安卓移动智能终端的恶意软件检测与分析方法，重点在以下几个方面展开研究：
1、恶意软件样本的收集与准备：通过收集公开已知的恶意软件样本数据库和从互联网上抓取未知的恶意软件样本，为后续的恶意软件检测与分析提供支持。
2、基于机器学习的恶意软件检测方法：本文将选用机器学习算法来进行恶意软件的检测，通过构建一个恶意软件分类器，对从样本库中收集到的恶意软件进行判别，准确识别恶意软件。
3、代码动态分析：针对检测到的恶意软件样本，本文将对其进行代码动态分析，通过收集其运行时的API调用和系统调用信息，进一步深入了解恶意软件的行为和攻击方式，为后续的恶意软件防御提供技术支持。
三、研究方法和思路
本文研究恶意软件检测和分析方法的具体步骤如下：
1、恶意软件样本的收集与准备：首先在已知的恶意软件数据库中进行收集，并建立本地的样本库；其次，利用抓包技术从互联网上抓取未知的恶意软件样本，缓存到本地存储设备中。
2、恶意软件检测模型的选择和训练：本文将选用机器学习中的朴素贝叶斯算法、支持向量机算法和随机森林算法来对恶意软件进行分类。将从样本库中随机选取一定比例的恶意软件样本和正常软件样本，利用Python实现机器学习算法进行训练和模型构建。
3、恶意软件的代码动态分析：在已检测出的恶意软件上，利用安卓调试工具（例如QEMU）进行代码动态分析，在运行时收集其API调用和系统调用信息，对其行为和攻击方式进行分析，找出其隐藏特征和攻击手段。
四、预期研究成果
通过本文的研究，预期可以得到以下成果：
1、建立一个恶意软件样本库，包含已知和未知的恶意软件样本；
2、实现一个基于机器学习的恶意软件检测模型，实现对恶意软件和正常软件的区分和分类；
3、掌握安卓恶意软件的代码动态分析技术，可以挖掘恶意软件的隐藏特征和攻击手段，为后续的恶意软件防御提供参考。