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面向安卓的恶意软件检测方法研究与实现的开题报告
一、选题背景
近年来，随着移动智能设备的普及，安卓系统成为了全球最流行的移动操作系统。随之而来的是安卓平台上恶意软件的大量泛滥，人们对隐私、安全的担忧日益加剧。根据数据显示，2018年安卓平台上的恶意软件数量已经超过了7.5万个，相当于每天有200多个新的恶意软件被发现。这些恶意软件主要通过短信诈骗、广告推送、钓鱼网站等渠道进行传播，给用户带来了安全风险和隐私泄露的风险。
安卓平台上的恶意软件检测主要包括静态分析和动态分析两种方法。静态分析主要通过对程序静态特征的提取和分析来发现恶意行为。但是静态分析无法完整地判断恶意软件程序的行为，因为恶意软件的行为主要通过动态的方式实现。动态分析主要通过模拟运行环境来监测程序的运行行为，相对来说更加准确。当前比较流行的动态分析方法有基于系统调用的行为分析和模拟器沙箱分析。但目前这些方法还存在很多问题，例如系统调用的覆盖率不够和模拟器环境的检测难度等，需要进一步的优化和研究。
本文旨在全面探究安卓平台上的恶意软件检测方法，分析当前的研究现状和存在的问题，进而提出一种更加有效的动态分析方法来检测安卓平台上的恶意软件。
二、研究内容
1.安卓平台的恶意软件研究现状分析
本文将对当前安卓平台上的恶意软件研究现状进行系统的分析和总结，包括恶意软件的发展趋势、主要传播途径和攻击手段等。
2.安卓恶意软件检测方法研究
本文将详细介绍安卓平台上的恶意软件检测方法，包括静态分析和动态分析两大类。静态分析主要包括特征提取和机器学习两种方法；动态分析主要包括基于系统调用的行为分析和模拟器沙箱分析两种方法。
3.动态恶意软件检测方法的实现
本文将提出一种基于系统调用和进程监控的动态分析方法来检测安卓平台上的恶意软件。该方法利用系统调用和进程监控技术来监测程序的运行行为，实现对恶意行为的检测和识别。并通过实验验证该方法的准确性和有效性。
4.安卓恶意软件检测平台的设计与实现
通过本文的研究，我们将实现一个安卓恶意软件检测平台，该平台将集成检测方法和工具，可以以较高的准确率和速度检测出安卓平台上的恶意软件。该平台将具有简洁易用的界面和灵活的配置方式，使得用户可以根据实际需要进行检测和分析。
三、论文意义
本文的研究成果对于提升安卓平台的安全性和用户隐私保护具有重要意义。通过对安卓平台上的恶意软件检测方法进行研究和实现，提高了恶意软件的检测准确率和速度，同时为用户提供了更加有效的安全保护方法。
四、研究方法和步骤
1.收集和整理安卓恶意软件数据和样本。
2.对比和分析当前安卓平台上的恶意软件检测方法，总结其优缺点。
3.选择一种合适的动态分析方法来检测安卓平台上的恶意软件，并进行实现和验证。
4.构建安卓恶意软件检测平台，并测试和应用。
五、研究进度安排
第一周：收集和整理安卓恶意软件数据和样本。
第二周：对比和分析当前安卓平台上的恶意软件检测方法，总结其优缺点。
第三-五周：选择一种合适的动态分析方法来检测安卓平台上的恶意软件，并进行实现和验证。
第六周：构建安卓恶意软件检测平台，并测试和应用。
第七周：撰写论文。
六、预期成果
1.安卓平台恶意软件研究现状的总结与分析。
2.安卓平台恶意软件检测方法的详细介绍和总结。
3.基于系统调用和进程监控的动态恶意软件检测方法的实现。
4.安卓恶意软件检测平台的设计与实现。
5.实验结果和分析，论证所提出方法的有效性和性能优化。
七、参考文献
[1]杨庆光.恶意软件分析技术前景展望[J].信息网络安全,2010(07):19-22.
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