预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

Android恶意软件检测方法研究和实现的开题报告 一、选题背景和意义 随着智能手机等移动设备的普及,用户使用移动设备上网和下载应用的需求越来越强烈。在移动应用市场上,不仅存在大量优质应用,也存在着众多恶意软件,这些恶意软件利用用户的不慎和无知,通过各种方式窃取用户的个人隐私信息、资金等,给用户带来严重的损失和安全风险。 因此,对于Android恶意软件的有效检测和防范成为了当下热门的研究课题。研究和实现一种有效的Android恶意软件检测方法,不仅可以保障用户的安全权益,同时也可以促进移动应用市场的健康发展。 二、研究内容和技术路线 本文主要研究和实现针对Android恶意软件的检测方法,主要内容包括以下方面: 1.恶意软件的特征提取方法 通过分析病毒家族的传播特征、对病毒样本的深度分析和特征提取,建立出恶意软件的特征库,用于对新样本的检测。 2.基于机器学习的检测方法 通过对Android恶意软件的数据进行分类和分析,采用机器学习算法建立分类器,用于对恶意软件进行检测和分类。 3.基于行为分析的检测方法 采用静态分析和动态分析相结合的方法,对应用程序进行行为分析,以判断行为是否有恶意,从而实现检测和防范。 技术路线如下: 1.收集Android恶意软件样本库。 2.提取Android恶意软件的特征,并建立特征库。 3.根据特征库,通过机器学习算法建立分类器,以实现对恶意软件的检测和分类。 4.基于行为分析的检测方法调研和实现,利用分析工具对应用程序进行行为分析。 5.性能和评估:通过实验验证方法的有效性和检测能力。 三、预期成果 通过本研究,预期获得以下成果: 1.建立Android恶意软件样本库,并完成特征提取和特征库的建立。 2.建立Android恶意软件检测模型,包括机器学习算法和基于行为分析的检测方法。 3.实现Android恶意软件的检测系统,并对其进行性能和评估。 四、研究难点和解决方案 1.样本的获取和处理问题。 解决方案:通过公开渠道和外部合作获取足够的样本,进行有效分类和分析。 2.特征提取和建立特征库的问题。 解决方案:通过分析病毒家族的传播特征和病毒样本的深度分析,建立起恶意软件的特征库。 3.针对Android系统上的恶意软件,需要对其运行环境和特征有深入的了解。 解决方案:基于Android系统的运行环境和软件特征,选择相应的检测方法和算法。 4.实现的系统需要具有良好的效率和实用性。 解决方案:系统需要在算法和实现的方面进行优化,以保证系统的效率和实用性。 五、参考文献 1.张济民,孙哲,吴江yang等.Android恶意应用检测技术综述.计算机应用研究,2016,33(7):1915-1920 2.李润波,孟劲松.基于Android的恶意软件检测研究[J].计算机与信息技术,2013,5:393-394+427. 3.刘建丽,吴能楚,米鉴.Android恶意软件实时检测及可视化分析[J].计算机科学,2016,43(2):160-165. 4.林青,白鹤承.基于机器学习的Android恶意软件检测[J].计算机科学与探索,2015,9(5):495-503. 6.智勇,闵学良.基于Android的恶意软件检测研究与实现[J].计算机工程与设计,2014,35(7):2554-2557.