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基于JavaScript的恶意网页异常检测方法研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网技术的发展，人们越来越依赖于网络，但也导致了网络安全问题不断增多。恶意网页是目前互联网上常见的攻击方式之一，通过不断演化，其攻击方式也越来越隐蔽、复杂。许多恶意网页采用了JavaScript等脚本语言实现自动化攻击，并通过恶意代码混淆、加密等手段来逃避安全检测，这对传统的恶意网页检测方法造成了很大的挑战。
目前，对于JavaScript恶意网页的检测主要有两种方法：静态分析和动态分析。静态分析即通过对JavaScript代码进行解析，从中提取特定的、常见的恶意代码模式来判断是否是恶意网页。这种方法优点是检测速度较快，但缺点是很难应对变异的和新型的恶意代码，对于复杂的恶意网页也很难进行准确的检测。动态分析即通过模拟执行JavaScript代码，从中收集运行时信息，如API调用、DOM交互等，来判断是否是恶意网页。这种方法缺点是检测速度较慢，但优点是能够应对变异的和新型的恶意代码，对于复杂的恶意网页也能够进行准确的检测。
二、研究内容
本研究旨在针对JavaScript恶意网页的动态分析方法展开研究，提出一种基于JavaScript的恶意网页异常检测方法，以提高对恶意网页的检测准确率和检测速度。
本研究的具体内容包括以下几个方面：
1.设计基于JavaScript的恶意网页检测框架
设计一种基于JavaScript的恶意网页检测框架，采用JavaScript引擎替代传统的浏览器环境，从而实现更加准确和高效的恶意网页检测。该框架将包括JavaScript引擎、网络模块、安全检测模块等。
2.实现JavaScript引擎的恶意代码分析功能
基于JavaScript引擎，实现恶意代码自动化分析功能，提取常见的恶意代码行为模式，并将其与恶意代码库进行比较，从而实现对恶意代码的自动化检测。该模块将包括恶意代码解码、恶意代码识别、恶意代码行为模式提取等。
3.构建恶意行为规则库
基于收集到的正常网页和恶意网页数据，提取出常见的恶意行为规则，将其构建成恶意行为规则库。该规则库将包括浏览器行为规则、网络传输规则、API调用规则、DOM操作规则等。
4.实现恶意行为异常检测功能
基于构建的恶意行为规则库，实现恶意行为异常检测功能，根据恶意行为规则库与当前网页交互行为的匹配情况，判断当前网页是否为恶意网页。该模块将包括行为数据收集、行为特征提取、行为匹配与识别等。
三、研究意义
本研究旨在提高恶意网页检测的准确率和速度，为互联网安全提供更好的保障。具体意义如下：
1.提高恶意网页检测的准确率
采用基于JavaScript的动态分析方法，能够更加准确地识别变异的、加密的、新型的恶意代码，从而提高恶意网页检测的准确率。
2.提高恶意网页检测的速度
采用JavaScript引擎替代传统的浏览器环境，可以将检测速度大大提高，从而提高恶意网页检测的速度。
3.为恶意网页检测方法提供创新性思路
本研究提出的基于JavaScript的恶意网页异常检测方法，为恶意网页检测方法的发展提供了创新性思路，与传统的恶意网页检测方法形成了有益的补充和完善。
四、研究方案
本研究计划采用如下研究方案：
1.收集数据
收集正常网页和恶意网页数据，从中提取出恶意行为规则，并构建恶意行为规则库。
2.设计框架与功能
设计基于JavaScript的恶意网页检测框架，包括JavaScript引擎、网络模块、安全检测模块等。实现JavaScript引擎的恶意代码分析功能和恶意行为异常检测功能。
3.实现功能模块
实现恶意代码解码、恶意代码识别、恶意代码行为模式提取等恶意代码分析功能。实现行为数据收集、行为特征提取、行为匹配与识别等恶意行为检测功能。
4.进行实验验证
利用收集到的正常网页和恶意网页数据，对恶意网页异常检测方法进行实验验证，评估检测准确率和速度等指标。
五、研究计划
本研究计划在1年内完成，研究计划安排如下：
第1个月：收集数据，提取恶意行为规则。
第2-5个月：设计框架与功能，并实现JavaScript引擎的恶意代码分析功能和恶意行为异常检测功能。
第6-9个月：实现恶意代码行为模式提取等恶意代码分析功能，并实现行为匹配与识别等恶意行为检测功能。
第10-12个月：构建恶意行为规则库，并进行实验验证，评估检测准确率和速度等指标。最后撰写开题报告和论文。