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基于网络异常行为的木马检测系统的设计与实现的任务书
任务书：基于网络异常行为的木马检测系统的设计与实现
一、项目背景和意义
随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越引人注目。在网络中，木马是导致网络安全问题的重要因素之一。木马是指一些背地里安装在用户电脑上的恶意软件，通过木马可以获取用户计算机的所有信息，包括操作系统、应用程序和文件等，进而破坏用户的计算机系统、窃取个人信息、盗取银行账户等。因此，建立一种可靠的木马检测系统是非常必要的。
目前，已有一些木马检测系统问世，其中基于特征码的检测系统可以依据木马特征码进行快速检测，但存在着容易被木马欺骗、易造成误报等不足。因此，基于网络异常行为的木马检测系统逐渐成为木马检测的主流方向。该系统通过对计算机网络资源的访问情况进行深入分析，识别出网络异常行为，从而检测出木马的存在。
本项目旨在设计和实现一款基于网络异常行为的木马检测系统，通过大量的网络测试、实验和算法研究，提高木马检测精度，减少误报率，为网络安全提供更可靠的保障。
二、项目内容和技术路线
1.系统需求分析与功能设计
根据木马的特点和网络异常行为检测原理，明确系统需求和功能，包括流量监测、异常检测、特征提取、分类和报警。
2.系统架构设计
根据需求分析和功能设计，设计木马检测系统的总体架构，包括系统组成、模块划分、运行流程和交互方式等。
3.数据采集与处理
建立数据采集系统，定时监听网络流量，获取流量数据。通过流量分析，识别出异常的网络行为，对异常行为进行特征提取，并进行合适的预处理，以减少噪音、提升模型效果。同时，建立数据存储和管理系统，对处理过的数据进行管理，并提高数据的查询性能。
4.模型构建
通过深度学习或机器学习等方法，基于海量的异常数据，构建木马检测模型，用于分类和识别网络行为异常，对异常数据进行判定。尝试不同算法的优化和比较，提高检测精度和模型效率。
5.结果分析与优化
对模型检测结果进行分析，并根据分析结果进行优化，提高检测和分类准确率。同时还需优化模型的计算效率和资源使用等方面，以达到更好的整体性能。
三、预期成果
本项目计划实现一款基于网络异常行为的木马检测系统，主要包括如下预期成果：
1.基于机器学习或深度学习的木马检测算法研究成果，包括优秀的算法和模型优化方法，通过对大量的测试数据进行验证，能够高效而准确地检测网络中的木马行为。
2.完整的木马检测系统，用户可以通过该系统监听网络流量，对网络流量进行深度分析和特征提取，能够精确地识别出异常行为，为网络安全提供更有力的保障。
四、项目进度和时间安排
本项目的周期预计为三个月，分为以下几个阶段。
第一阶段：需求分析，系统设计。时间：1周。
第二阶段：数据采集和处理。时间：2周。
第三阶段：模型构建和评估。时间：2周。
第四阶段：系统实现和优化。时间：4周。
第五阶段：系统测试和性能评估。时间：2周。
五、项目预算
本项目预算为100万元，包括硬件设备、软件工具、人力资源、测试费用等方面。
六、参考文献
1.邓蓉蓉，基于行为的木马检测研究，2018，华南理工大学硕士学位论文。
2.邢鹏，论机器学习在网络异常行为检测中的应用，2019，上海交通大学硕士学位论文。
3.陈辉，基于机器学习的入侵检测技术研究与实现，2019，南昌大学硕士学位论文。