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基于行为分析的Android恶意软件检测方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着智能手机的普及和应用程序的发展，Android平台上的恶意软件数量也在不断增加，而这些恶意软件会对用户的隐私和安全造成重大威胁。因此，Android恶意软件检测技术的研究和发展至关重要。近年来，基于机器学习算法的Android恶意软件检测方法得到了广泛应用，但这些方法往往需要在运行时对应用程序进行分析，运行时分析会影响应用程序的性能和用户体验。因此，为了提高检测效率和精度，本研究将探讨基于行为分析的Android恶意软件检测方法。
二、任务目标
本研究的主要目标是探索基于行为分析的Android恶意软件检测方法。具体目标如下：
1.分析Android应用程序的行为特征，包括应用程序的启动过程、权限使用、网络连接等；
2.探索基于行为分析的Android恶意软件检测方法，建立恶意软件检测模型；
3.根据已有数据集和实验数据集对检测模型进行评估，分析检测效率和准确度。
三、任务内容
1.对Android平台上的应用程序进行行为特征分析，包括权限使用、网络连接和内存占用等。
2.探索基于行为分析的Android恶意软件检测方法，采用机器学习算法，建立分类模型。
3.实现恶意软件自动化检测系统，给出检测结果，并提供可视化界面。
4.使用已有数据集和实验数据集对检测模型进行评估，分析模型的真实性、有效性和准确度等指标。
5.撰写研究报告，包括综述、需求分析、技术方案设计、系统实现、性能测试和展望等内容。
四、任务周期
本研究计划周期为6个月，按照以下计划进行：
第一月：需求分析和技术方案设计；
第二至四月：系统实现和功能测试；
第五月：性能测试和性能优化；
第六月：撰写研究报告和论文。
五、预期成果
1.一份成果报告，包括研究方法、系统设计、评估结果和讨论等；
2.一篇学术论文，可以投稿到相关领域的国际学术会议或期刊；
3.一个恶意软件检测系统原型，可以用于Android应用程序的自动化检测和评估。
六、预算
本研究总预算为10万元，包括硬件、软件、实验设备和人力成本等。其中，硬件和软件成本约为4万元，实验设备和人力成本约为6万元。
七、团队组织
本研究组成员包括：
1.项目经理：具有2年以上Android开发经验和1年以上机器学习算法领域经验；
2.Android开发工程师：具有2年以上Android开发经验；
3.机器学习算法工程师：具有1年以上机器学习算法领域经验；
4.评估专家和测试工程师：具有2年以上软件评估和测试经验。
以上成员由每个负责人在公司内部招聘，总体上充分保证了团队的专业性和高效性。