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恶意代码行为监测分析系统的设计与实现的开题报告
一、研究背景与意义
随着互联网的飞速发展，恶意代码（Malware）也越来越普遍和难以防范。恶意代码的种类繁多，既有病毒、木马、蠕虫等传统类型，也有更加复杂的恶意软件如勒索软件、银行木马等。这些恶意代码对个人和企业的计算机系统及数据安全构成了严重威胁。
当前，防御恶意代码的思路主要有以下两种：一是基于签名的检测方法，即通过识别恶意代码的特征，建立特征库，对每个新样本进行比较，匹配则判断为恶意代码；二是基于行为的检测方法，即通过监测恶意代码的行为，判断其是否恶意。
随着攻击手段越来越复杂和隐蔽，签名检测方法的局限和不足也越来越明显。而基于行为的检测方法可以规避这些问题，通过为每个程序建立模型，监测其行为，并与正常行为进行对比分析，判断其是否为恶意程序，而且还能够检测为之前未知的恶意代码，因此越来越受到人们的关注。
目前，基于行为的检测方法已经成为恶意代码检测领域的一种热门方法，其原理和技术难度也得到了很大的突破和提高。但该方法还存在一些问题，如检测效率不高、误报率较高、实时防御能力较弱等。因此，如何进一步提高基于行为的恶意代码检测方法的可靠性和实用性，是该领域研究的重要方向之一。
二、主要研究内容
本文旨在设计和实现一个恶意代码行为监测分析系统，通过对该系统的研究和实践，进一步提高基于行为的恶意代码检测方法的可靠性和实用性。
具体研究内容如下：
1.对恶意代码的行为进行建模探究，研究不同类型的恶意代码的行为特征和模式，建立相应的行为模型。
2.设计有效的检测算法，通过对模型的分析和比较，判断程序行为是否为恶意代码，并给出相应的警报。
3.探讨恶意代码的分类方法，将不同的恶意代码进行分类，为后续分析提供支持。
4.设计并实现系统架构，考虑系统的可扩展性和实时性，实现对恶意代码的行为监测和分析，提供恶意代码防御和排查的功能。
5.对该系统进行详细的性能测试和分析，对系统的检测效率和准确率进行评价，并提出改进方案，进一步优化该系统的性能。
三、预期研究成果
本文研究预期达到如下成果：
1.建立恶意代码行为特征模型，探究不同类型恶意代码的行为特征和模式。
2.提出有效的检测算法，能够对恶意代码行为进行监测、分析、识别和报警。
3.通过分类方法，将不同种类的恶意代码进行分类，支持后续的更深入分析和防御。
4.设计实现具有可扩展性和实时性的恶意代码行为监测分析系统，并提供恶意代码防御和排查的功能。
5.对系统的性能进行详细的测试和分析，提供优化方案，进一步提高系统的检测效率和准确率。
四、拟采用的研究方法
1.文献调研法：通过阅读相关的恶意代码检测和行为分析领域的国内外研究文献，掌握该领域的前沿技术和研究进展。
2.实验研究法：通过实验试验，对恶意代码的行为特征和模式进行建模，研究恶意代码的行为特征和模式，形成相应的行为模型，并提出相应的检测算法和分类方法。
3.系统设计和实现法：通过设计和实现一个恶意代码行为监测分析系统，验证恶意代码行为监测分析方法的可行性和有效性，并对系统进行性能测试和分析。
五、论文进度安排
1.研究背景与意义（2022年6月）
2.基于行为的恶意代码检测方法研究（2022年7月-2022年8月）
3.恶意代码行为特征建模及检测算法设计（2022年9月-2022年10月）
4.恶意代码分类和系统架构设计（2022年11月-2023年1月）
5.恶意代码行为监测分析系统实现与优化（2023年2月-2023年5月）
6.系统测试和性能评估（2023年6月-2023年7月）
7.撰写论文及答辩准备（2023年8月-2023年10月）