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基于机器学习的Android恶意软件检测方法研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
Android操作系统是目前智能手机最为流行的操作系统之一，随着智能手机用户数量的增加，Android恶意软件也越来越多。这些恶意软件会侵犯用户的隐私，窃取用户的个人信息，甚至会导致用户的经济损失。因此，Android恶意软件检测问题变得越来越重要。
目前，基于机器学习的Android恶意软件检测方法已经成为主流。这种方法可以通过数据挖掘，发现恶意软件的特征（例如API调用、权限等），并训练机器学习模型以检测未知软件是否是恶意软件。然而，这个检测方法还存在诸多问题，例如过拟合、不平衡的数据集等，需要进行一定的优化。
因此，本研究旨在研究基于机器学习的Android恶意软件检测方法，优化其性能，提高检测准确率，对用户的安全保护做出贡献。
二、研究内容和技术路线
本研究的主要研究内容是基于机器学习的Android恶意软件检测方法。具体研究内容包括：
1.数据集的构建和清理：本研究需要收集大量的Android恶意软件数据，并进行清理、整理。
2.特征提取：在Android恶意软件中提取出有用的特征，将其转换为向量表示。
3.机器学习模型的选择和训练：将提取出的特征输入到机器学习模型中进行训练，并对不同模型的性能进行评估。
4.模型性能的优化：针对机器学习模型存在的问题，采取一定的措施进行优化，以提高模型的准确率。
技术路线如下：
1.数据集的收集和清理：本研究计划使用公开的Android恶意软件数据集进行研究，如androzoo、androguard等数据库。同时，需要将数据集中的重复和无效数据进行清理。
2.特征提取：本研究考虑从多个维度提取恶意软件的特征，例如应用程序的API调用、权限、任务栈、代码注入等等。将提取出的特征组成向量表示，以供机器学习模型使用。
3.机器学习模型的选择和训练：本研究计划使用多种机器学习模型进行训练，例如SVM、朴素贝叶斯、随机森林等。通过交叉验证等方法，选择最佳的模型。
4.模型性能的优化：本研究将采取多种方法对机器学习模型的性能进行优化，例如增加数据集的多样性、采用最佳参数等。并通过实验结果对优化效果进行验证。
三、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.开发基于机器学习的Android恶意软件检测系统。
2.构建和整理大量Android恶意软件样本，建立完整的数据集。
3.提取出Android恶意软件的有用特征，将其转换为向量表示。
4.通过和现有方法的比较，证明本方法的优越性。
5.发表学术论文、撰写毕业论文。
四、研究计划
本研究计划分为以下几个阶段：
1.阶段一：收集和清理数据集，提取有用特征，准备实验环境，建立基本的机器学习模型。预计时间为1个月。
2.阶段二：训练机器学习模型，并对不同模型进行性能评估。预计时间为2个月。
3.阶段三：优化模型性能，例如增加数据集的多样性、采用最佳参数等，通过实验结果对优化效果进行验证。预计时间为2个月。
4.阶段四：总结实验结果，撰写学术论文和毕业论文。预计时间为1个月。
五、主要参考文献
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