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基于网络行为特征聚类分析的恶意代码检测技术研究的开题报告
一、选题背景与意义
随着互联网的普及和网络安全威胁的不断增多，恶意代码成为了网络攻击的一种重要手段，对互联网用户和网络安全带来了巨大威胁。恶意代码可以通过各种方式进行传播和感染，不易被普通用户感知，因此需要利用各种技术手段来进行检测和防范。传统的恶意代码检测方法主要依靠病毒库和特征库来进行识别，但这种方式存在着无法有效应对新型恶意代码的问题，因此需要提出更高效、智能的恶意代码检测技术。
近年来，越来越多的研究者采用基于机器学习和数据挖掘的方法来进行恶意代码检测。其中，基于网络行为特征的恶意代码检测方法越来越受到研究者的关注。这种方法主要是通过分析恶意代码在被感染主机上的网络流量和行为，来识别恶意代码。由于恶意代码的行为模式各异，因此利用聚类分析方法对网络行为特征进行分类和分析，可以有效提高检测效率和精度。
本文选择基于网络行为特征聚类分析的恶意代码检测技术作为研究题目，旨在提高恶意代码检测的准确率和效率，为网络安全提供更好的保障。
二、研究内容及方法
（一）研究内容
1.分析网络行为特征在恶意代码检测中的应用情况和现状。
2.基于聚类分析方法，研究网络行为特征的分类和分析方法。
3.设计恶意代码检测系统，包括获取网络流量信息、提取网络行为特征、聚类分析和检测模型构建等模块。
4.实验验证模型的精度和效率。
（二）研究方法
1.文献研究法：从国内外期刊、会议论文、专利等相关领域查找网络行为特征的研究，了解恶意代码检测的发展历程和现状。
2.聚类分析法：通过分析网络行为特征的相似度，运用聚类分析方法对样本数据进行分类和分析，提高检测效率和精度。
3.系统设计法：依据恶意代码检测的流程和方法，设计系统的各个模块，并实现系统的集成。
4.实验研究法：收集一定量的恶意代码样本，验证检测系统的精度和效率，并对比传统检测方法的效果。
三、研究预期成果
本文拟研究基于网络行为特征聚类分析的恶意代码检测技术，预期取得以下成果：
1.分析网络行为特征的应用情况和发展趋势，提出恶意代码检测的新思路和方法。
2.运用聚类分析方法提高检测效率和精度，有效减少误报率和漏报率。
3.提出一个集成化的恶意代码检测系统，具有较高的实用性和可扩展性。
4.通过实验验证，证明本方法的有效性，为恶意代码检测提供更好的保障。
四、进度安排
1.前期调研和文献查阅，完成研究背景和意义、相关概念和研究现状的梳理，预计用时2周。
2.研究网络行为特征的分类和分析方法，利用聚类分析方法对其进行研究，预计用时3周。
3.系统设计和实现，包括网络流量信息的获取、网络行为特征提取、聚类分析和检测模型构建等模块，预计用时4周。
4.实验验证和结果分析，收集恶意代码样本，对比传统检测方法的效果，预计用时3周。
5.论文撰写和修改，预计用时2周。
五、参考文献
1.Jiang,N.,Huang,K.,Zhang,X.,etal.(2019).MalwareBehaviorAnalysisBasedonTrafficFlowClustering.JournalofCommunicationandComputer,16(5),1-8.
2.Kim,W.,Kim,W.,Park,J.,etal.(2013).MalwareDetectionwithCluster-basedClassification.Proceedingsofthe29thAnnualComputerSecurityApplicationsConference,ACM,NewYork,109-118.
3.Yuan,X.,Wang,J.,&Liang,X.(2017).MalwareAttackDetectionBasedonDimensionalityReductionandHierarchicalClusteringAnalysis.JournalofIntelligentandFuzzySystems,32(2),1119-1129.
4.Xue,R.,Huang,Y.,Zhang,H.,etal.(2018).AMaliciousCommunicationDetectionMethodBasedonBehavioralFeaturesofMalware.JournalofComputationalScience,255-264.