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基于机器学习的Android恶意软件检测模型研究的任务书
任务书
任务背景：
随着智能手机的快速普及，Android平台上的恶意软件也逐渐增多。虽然Google已经对应用程序的审核进行了一定程度的监管，但仍然无法避免某些恶意软件的存在。因此，如何有效地检测恶意软件已经成为当前安全领域的一个热门问题。
任务描述：
本任务旨在研究基于机器学习的Android恶意软件检测模型，通过对已知的恶意软件样本和正常软件样本进行分析和学习，建立可靠的检测模型，实现对未知样本的自动检测和分类，并在Android平台上进行测试。
具体任务包括：
1.恶意软件和正常软件数据集获取：获取足够数量的恶意软件和正常软件样本，并将其进行分类和存储，以便后续的分析和学习。
2.特征提取和选择：针对不同的恶意软件和正常软件样本，挖掘其内在的特征，通过算法或专家经验对重要的特征进行选择和提取，以便后续的模型学习。
3.机器学习算法的选择和模型训练：选择适合Android平台的机器学习算法，在已提取的特征集上进行模型训练，并对训练集和测试集进行评估和调优。
4.模型应用和测试：将训练好的模型应用到未知的样本检测中，通过Android平台的测试工具进行模型测试和评估，并对检测结果进行分析和改进。
任务要求：
1.具备相关领域的基础知识和技能，包括Android开发、机器学习、数据分析、模型评估和调优等。
2.熟练掌握Python等编程语言，并有扎实的编程能力。
3.具备相关的数据处理和分析技能，能够处理和分析大规模的数据集合。
4.能够独立思考和解决问题，并具备较强的团队协作和沟通能力。
5.论文撰写能力较强，能够撰写符合学术规范的研究论文。
6.具备英语阅读和写作能力。
任务成果：
1.按期完成研究任务，撰写结论明确、逻辑清晰的研究论文。
2.提交和分享可复用的数据集合和代码实现。
3.在学术会议或期刊上发表研究论文和报告。
4.提交符合学术规范的研究项目结题报告。
评估标准：
1.任务进度：按期完成任务进度，保证整个研究过程的顺利进行。
2.论文质量：撰写的论文结论明确、逻辑清晰、实验完备、数据充分、创新性强。
3.数据处理和分析能力：能够对数据进行有效处理和分析，提取有效的特征，构建可靠的模型。
4.独立思考和解决问题的能力：具备独立思考和解决问题的能力，并能与团队成员有效协作。
5.团队表现：具备较强的团队协作和沟通能力，积极参与团队讨论和工作。
6.英语阅读和写作能力：能够熟练阅读和写作英语研究文献，并能够与国外专家进行有效沟通。
参考文献：
[1]ZeeshanQaiser,YueZhao,RajeshKumarChellappa.MachineLearningTechniquesforAndroidMalwareDetectionusingSensitivePermission.IEEE,2017.
[2]BinXu,WenjieWang,XiaofeiWang.MalDroid:DetectionandAnalysisofMaliciousAndroidApplications.IEEE,2016.
[3]WeiWu,HuaZhang,YiLi,ZhifengGao.AndroidMalwareDetectionBasedonGradientBoostingDecisionTreeAlgorithm.IEEE,2018.
[4]XinmingZhang,DongdongShe,XiangruiXue,XiaorongFeng.AComparativeStudyofMachineLearningMethodsforAndroidMalwareDetection.Hindawi,2019.