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基于权限与行为的Android恶意软件检测研究的任务书
任务书
一、任务概述
Android操作系统的普及，带来了移动互联网的便利，也为Android恶意软件的繁殖提供了条件。在Android生态系统中，恶意软件层出不穷，通过恶意软件攻击，黑客可以获得用户的隐私信息，甚至对用户的资金安全造成威胁。因此，Android恶意软件的检测与防御已经成为一个重要的问题。本任务的研究主要针对基于权限与行为的Android恶意软件检测。
二、任务目标
本次任务的目标是探究基于权限与行为的Android恶意软件检测方法。要求针对常见的Android恶意软件进行特征提取和分类，并对新型的Android恶意软件进行分类。
任务具体要求如下：
1.接触Android系统，了解Android操作系统的安全机制，掌握权限模型和应用程序结构；
2.调研Android恶意软件的分类方法，掌握常见的Android恶意软件的特征提取方法；
3.选取样本数据集，根据权限与行为特征，进行Android恶意软件的分类实验；
4.总结实验结果，分析该方法的可行性以及局限性，提出改进方案。
三、任务内容
1.调研相关文献，掌握基于权限与行为的Android恶意软件检测方法；
2.理解Android操作系统的权限模型和应用程序结构，掌握Android系统中权限的种类和使用方式；
3.选取合适的Android恶意软件数据集，分析数据集中的样本特征，设计针对性特征提取方法；
4.建立Android恶意软件检测模型，包括特征提取和分类器的构建；
5.使用建立的检测模型，对数据集中的Android恶意软件进行分类，评估分类结果的准确性和可行性；
6.总结实验结果，分析该检测方法的优缺点，提出改进思路。
四、预期成果
1.完整的调研文献和实验报告；
2.基于权限与行为的Android恶意软件检测模型代码；
3.数据集的统计及分析结果；
4.实验结果及分析报告。
五、任务要求
1.熟悉Java编程语言和Android操作系统；
2.掌握数据挖掘方法和机器学习相关算法；
3.对基于权限和行为的Android恶意软件检测研究方向感兴趣；
4.具有团队协作精神和责任心。
六、参考文献
1.张海.基于权限和行为特征的Android恶意应用分类方法研究[D].华中科技大学,2019.
2.赖婧.基于multi-instance的Android恶意应用检测[D].四川大学,2017.
3.孙颖.基于行为分析的大规模恶意软件检测[D].西南交通大学,2017.
4.王锐.基于应用程序行为的Android恶意程序检测技术[D].东南大学,2015.
5.李琨.基于机器学习的Android恶意应用检测技术研究[D].同济大学,2017.