基于代码级异质图的Android恶意应用检测技术研究的开题报告.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于代码级异质图的Android恶意应用检测技术研究的开题报告.docx
基于代码级异质图的Android恶意应用检测技术研究的开题报告一、选题背景Android操作系统目前已经是全球智能手机市场上最主流的操作系统,全球市场份额高达85%以上。但是,随着市场的扩大,恶意应用也随之增加,给用户带来了安全隐患。Android恶意应用检测技术是近年来研究的热点之一。现有的检测技术大多基于静态特征或动态特征来识别恶意应用,但这种技术容易受到恶意应用的规避攻击,因此需要新的研究方法来提高检测效果。二、选题意义随着Android应用程序规模的不断扩大,可信度与安全性变得更加重要。检测和过滤
基于机器学习的Android恶意应用检测技术研究与应用的开题报告.docx
基于机器学习的Android恶意应用检测技术研究与应用的开题报告一、选题来源及背景随着智能手机市场的不断扩大,Android系统成为了全球最流行的移动操作系统之一。与此同时,恶意应用的数量也在不断增加,给用户的个人隐私和数字化身份安全带来了极大威胁。因此,对于Android恶意应用的检测和防御技术的研究已成为当前热门的研究领域。采用机器学习技术对Android恶意应用进行检测是一种高效的方法,已经被广泛应用于实际场景中。二、研究目的和意义本研究旨在探讨基于机器学习的Android恶意应用检测技术的研究和应
基于图的恶意代码检测及系统实现的开题报告.docx
基于图的恶意代码检测及系统实现的开题报告一、研究背景恶意代码指的是那些用来攻击计算机系统或窃取用户信息的程序,近年来随着互联网技术的飞速发展,各种恶意代码的种类和数量也在不断增加。恶意代码给个人用户、企业组织、政府等各个层面带来了巨大的威胁和损失。因此,如何有效检测和识别恶意代码,成为了信息安全领域的重要研究方向之一。目前,传统的基于特征分析或行为分析的恶意代码检测方法已经不再适用于新型恶意代码的检测,此时,基于图的恶意代码检测方法成为了研究的热点和趋势。基于图的恶意代码检测方法主要利用恶意代码构成的控制
基于细粒度特征的Android恶意应用检测技术研究的开题报告.docx
基于细粒度特征的Android恶意应用检测技术研究的开题报告一、研究背景随着移动设备的快速普及,恶意应用的数量也在快速增长。恶意应用会对用户的隐私和安全造成威胁,给用户带来不良体验。因此,如何快速、准确地检测恶意应用成为安全领域研究的重点。目前,常见的Android恶意应用检测方法主要基于机器学习算法和静态分析技术,但这些方法往往忽略了恶意应用的细节特征,导致检测效果不尽如人意。针对这一问题,本文将研究基于细粒度特征的Android恶意应用检测技术。该技术将通过分析Android应用的细节特征,判断其是否
基于混合模型的Android恶意行为检测技术研究的开题报告.docx
基于混合模型的Android恶意行为检测技术研究的开题报告一、选题背景随着智能手机的普及,人们已经离不开手机。Android作为一个流行的智能手机操作系统,每天都有大量的用户使用。但是,由于其开放的特性和良好的适应性,Android越来越受到黑客和恶意软件的攻击。2017年,全球手机病毒数量突破了10万个。因此,如何检测Android恶意行为成为当前的研究热点。二、研究目的本研究旨在探讨基于混合模型的Android恶意行为检测技术,通过深度学习算法识别和学习大量的Android应用程序,进而快速判断是否是