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基于神经网络的Android恶意应用检测研究的开题报告
一、选题背景
随着智能手机在人们日常生活中的普及，安卓系统成为了最受欢迎的智能手机操作系统之一。然而，恶意应用程序（MALWARE）的存在给用户带来了不小的安全隐患，因此如何准确、有效地检测恶意应用程序成为了一项重要的研究任务。近年来，基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的检测方法已成为了恶意应用程序检测领域的主流方法，取得了较好的效果。本文将针对这一问题，结合众多已有的研究成果，提出一种基于神经网络的Android恶意应用检测方法。
二、研究目的
本研究旨在通过建立一个基于神经网络的Android恶意应用检测模型，提高检测准确度和锁定潜在的恶意应用程序的能力。为了实现这一目标，需要深入研究已有方法并提出改进和优化方案。可以基于大量的恶意应用和良性应用的标记数据进行训练，并通过实验验证其性能和可行性。
三、研究内容和方法
1.研究内容
（1）研究恶意应用程序的特征，建立特征库；
（2）探究机器学习和深度学习方法在恶意应用程序检测领域的应用；
（3）设计并实现基于神经网络的Android恶意应用检测模型；
（4）应用大量标注数据对模型进行训练和调优；
（5）通过实验验证模型的性能和可行性。
2.研究方法
（1）文献研究法：利用文献综述、书籍、技术文章和学术论文等渠道对相关技术及领域进行全面的分析和总结。
（2）数据分析法:对大量已有的标记数据进行分析并构建数据集，以适应训练和评估模型的需求。
（3）算法设计法:设计并实现基于神经网络的Android恶意应用检测模型。
（4）性能评估法:对所设计的模型进行性能评估，以验证其准确度和可行性的佳劣。
四、研究意义
本研究的意义在于提高安卓手机使用者对恶意应用程序的意识，可以更准确和及时地检测和判断是否被恶意应用程序攻击，减少恶意应用程序对用户的威胁。同时，本研究可以为恶意应用程序的检测提供一种新的方法，为该领域的发展做出贡献，具有重要的理论和实践价值。
五、研究进度安排
第一年：
第一阶段：文献综述、数据准备；
第二阶段：模型设计、实现；
第三阶段：模型评估、性能分析、结果总结。
第二年：
第一阶段：对模型进行改进和优化；
第二阶段：实验数据收集、实验结果分析；
第三阶段：论文撰写。
六、预期成果
本研究预期实现一个基于神经网络的Android恶意应用检测模型，并通过实验数据评估其性能和可行性。希望本研究的成果对于解决恶意应用的检测问题，推动相关领域的发展和应用，促进智能手机安全使用具有积极的推动作用。