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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任务书
任务书
题目：安卓移动智能终端的恶意软件检测与分析方法
一、任务目的
随着智能手机的普及，移动终端已成为人们日常生活中的必备工具。然而，由于移动终端系统的开放性，不少恶意软件利用漏洞和用户不注意的行为，进行恶意攻击，造成数据泄露、隐私泄露、资金盗窃等问题。因此，开展安卓移动智能终端的恶意软件检测与分析方法的研究，对于提升移动端的安全性、保护用户隐私和维护社会安全都具有重要意义。
二、任务要求
1.研究相关文献，了解当前恶意软件的特点、攻击方式和防御技术，并在此基础上，制定可行的安卓移动智能终端恶意软件检测与分析方法。
2.构建安卓恶意软件样本库，通过定期收集和分析、分类样本，为后续的恶意软件检测和分析提供必要的支撑。
3.针对不同类型的安卓恶意软件样本，提出相应的检测和分析方法，重点在恶意行为的检测和分析上，包括指令流分析、静态特征分析和动态行为分析等。
4.结合机器学习、深度学习等技术，对安卓恶意软件进行分类和识别，并将其与基于规则的检测方法相结合，提高恶意软件检测的准确率和效率。
5.实现设计的恶意软件检测与分析方法，运用于实际场景中，并进行测试和评估。将检测结果与其他现有的技术进行比较和分析。
三、参考文献
[1]黄彦毅,陈坤基,邢锋翔,等.基于卷积神经网络的移动端恶意软件检测[C]//第三十七届中国控制会议论文集.IEEE,2018:8534-8539.
[2]朱旸,郭龙,张杨.基于深度学习的安卓恶意软件检测研究综述[J].计算机科学,2017,44(08):303-308.
[3]贺琳,刘恒,张莉,等.基于logistic回归的Android恶意软件检测[J].计算机工程,2017,43(04):295-300.
[4]王盼,王斌,刘优英.基于机器学习的Adnroid恶意软件检测综述[J].计算机应用与软件,2016,33(11):88-92.
[5]潘志勇,张世昌,杨亚平.基于Android系统漏洞分析的攻击方式研究[J].计算机科学,2017,44(S2):258-260.
四、任务计划
1.研究恶意软件检测和分析的相关文献，制定计划书，理清研究思路和方法(1周时间)。
2.构建安卓恶意软件样本库，包括收集、分析、整理和分类(4周时间)。
3.设计安卓恶意软件检测和分析的方法，并进行实验验证(8周时间)。
4.基于样本库，结合机器学习、深度学习等技术，实现恶意软件的分类和识别(6周时间)。
5.编写实现报告，并进行结果分析和讨论，对研究内容进行总结和展望(1周时间)。
五、参考方法和技术
1.静态特征分析：基于程序代码、二进制文件和数据文件等静态信息，分析特征规律，并将这些特征应用于恶意软件的分类和识别。
2.动态行为分析：基于模拟器或真机，分析恶意软件的动态行为，包括网络连接、数据传输、文件读写、系统调用等信息。
3.机器学习：基于大量的安卓恶意软件样本，使用机器学习算法进行训练和学习，从而实现恶意软件的分类和识别。
4.深度学习：利用深度学习的神经网络模型，对恶意软件进行特征学习和提取，以实现更加准确和高效的分类和识别。