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恶意代码检测技术研究的任务书
任务书
一、研究任务
随着互联网的快速发展，计算机恶意代码的数量和种类也在不断增加。恶意代码对计算机系统、网络安全和用户个人信息产生了危害。因此，研究恶意代码检测技术是非常必要的。本任务的研究目标是探索各种恶意代码检测技术，包括基于特征的检测、行为分析和机器学习等，了解其原理和优缺点，从而为实际应用提供科学依据。
二、研究内容
1.恶意代码检测技术概述
介绍恶意代码的定义、分类和危害，以及恶意代码检测技术的概念和流程。
2.基于特征的恶意代码检测技术
介绍基于特征的恶意代码检测技术的原理和流程，以及特征选择的方法和评价指标。重点分析简单哈希、动态链接库、静态分析等技术。
3.基于行为的恶意代码检测技术
介绍基于行为的恶意代码检测技术的原理和流程，并重点讨论行为分析的方法和实现。包括进程监视、网络流量监视、注册表分析等技术。
4.基于机器学习的恶意代码检测技术
介绍基于机器学习的恶意代码检测技术的原理和流程，包括数据预处理、特征提取和分类模型的建立。重点分析支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法。
5.实验设计和数据分析
设计实验，采集恶意代码样本和正常样本，评估不同恶意代码检测技术的检测效果，并分析实验结果。
三、研究方法
本任务采用文献综述和实验设计相结合的研究方法。首先，根据现有文献和资料，了解和梳理恶意代码检测相关技术；其次，设计实验，采集恶意代码样本和正常样本，应用不同的检测技术进行检测，并分析实验结果，验证各项技术的应用价值和可行性。
四、研究成果
1.撰写学术论文
在本任务的基础上，撰写符合学术规范的论文。内容包括：文献综述、恶意代码检测技术概述、基于特征的恶意代码检测技术、基于行为的恶意代码检测技术、基于机器学习的恶意代码检测技术、实验设计和数据分析、结论和展望等。
2.发表学术论文
在参加国内外学术会议或期刊上发表篇数不少于2篇的学术论文。
3.研究报告
完成任务时还需提交一份符合要求的研究报告，详细描述研究的过程、方法、结果和成果，供有关部门参考。
五、研究期限
本任务需在6个月内完成。其中，前3个月用于文献调研和实验设计，后3个月完成实验和撰写研究成果。
六、经费预算
本任务所需经费为：人员费用15万元，材料费用5万元，装备摊余费用3万元，合计23万元。
七、研究团队
本任务需组建一个由5人组成的研究团队。其中，团队负责人1人，主要负责任务管理和论文撰写；研究人员4人，主要负责文献综述、实验设计和数据分析。分工明确，合作紧密，力争取得优秀研究成果。