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基于电磁指纹的计算机电磁木马检测识别的开题报告
一、研究背景
目前随着计算机技术的不断发展，计算机病毒、木马、恶意软件等威胁也越来越多，给网络和信息系统带来了严重的安全隐患，甚至可能导致国家安全和经济利益受到威胁。目前常见的计算机木马检测方法主要有特征匹配和行为分析两种，但是这两种方法在检测精度和效率上存在一定的局限性。特别是随着计算机硬件和软件的发展，这些木马和恶意软件也在不断地进行升级，使用传统的特征匹配和行为分析方法检测已经不再足够。
针对这一问题，基于电磁指纹的计算机木马检测识别技术应运而生。传统电磁波检测技术已经在无线通讯、雷达等领域取得了良好的应用效果，而基于电磁指纹的木马检测技术则是通过分析计算机电磁辐射信号的变化，来检测系统是否受到了木马等恶意软件的攻击。
二、研究目的和内容
本研究旨在探究基于电磁指纹的计算机木马检测识别技术，具体研究内容包括：
1.基于电磁波物理特性，分析计算机电磁辐射信号的特征;
2.通过采集计算机电磁辐射信号数据，建立电磁指纹库;
3.研究计算机木马在电磁指纹上的特征表现，以及这些特征对计算机电磁辐射信号的影响；
4.基于电磁指纹的计算机木马检测识别算法设计，以及算法实现;
5.算法实验验证，并与传统检测方法进行比较和分析。
三、研究意义
基于电磁指纹的计算机电磁木马检测识别技术具有以下几个方面的研究意义：
1.提高木马检测的精度和效率，减少漏检和误报的可能性；
2.降低木马检测的维护成本，电磁指纹数据库可以长期维护，减少人力投入；
3.可以提供更加全面的信息网络安全保障，为国家网络安全提供更加可靠的技术保障；
4.为计算机电磁辐射信号分析技术及其在其他领域的应用建立了理论和技术基础。
四、研究方法和技术路线
本研究的方法主要是基于实验研究和理论分析相结合，具体技术路线如下：
1.分析电磁波物理特性，设计电磁信号采集系统，收集计算机电磁辐射信号数据;
2.对采集的电磁辐射信号进行预处理，筛选出有意义的特征参数，建立电磁指纹数据库;
3.研究计算机木马在电磁指纹上的特征表现，进行特征提取和特征选择，确定最佳的特征子集；
4.基于电磁指纹特征，设计木马检测算法，并进行算法实现和测试；
5.应用实际木马样本进行检测识别，并与传统检测方法进行比较和分析。
五、预期成果和进展计划
本研究的预期成果包括：
1.建立完整的电磁指纹数据库，电磁指纹识别准确率达到90%以上；
2.提出一种基于电磁指纹的计算机木马检测识别算法，实现检测效率提高30%以上；
3.应用实际数据进行算法验证，验证准确率超过90%。
进展计划如下：
2021年1月-2月：研究计算机电磁辐射信号的特征和采集方法等相关基础知识；
2021年3月-4月：收集并整理电磁辐射信号数据，并进行预处理，建立电磁指纹库；
2021年5月-8月：研究计算机木马在电磁指纹上的特征表现，并采用特征提取和特征选择方法确定最佳特征子集；
2021年9月-12月：基于电磁指纹特征，设计木马检测算法，并进行算法实现和测试；
2022年1月-2月：对算法进行调优，并进行实验验证，比较和分析效果；
2022年3月-4月：完成论文撰写和答辩准备工作。