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基于图的恶意代码检测及系统实现的任务书
任务书
一、任务背景
如今，互联网越来越普及，恶意代码也越来越多，对计算机安全造成了不小的威胁。对于恶意代码，传统的检测方法已经不能满足需求。因此，开发一种新的基于图的恶意代码检测方法成为重要的研究方向。
本任务的目的是研究基于图的恶意代码检测方法及其系统实现。通过研究基于图的特征提取、深度学习等技术，设计实现一套基于图的恶意代码检测系统，提高恶意代码检测的准确率、效率和鲁棒性。
二、任务内容
我们将研究基于图的恶意代码检测方法及其系统实现。具体任务内容包括：
1.研究基于图的特征提取方法，采用图神经网络等深度学习技术，根据代码的控制流、数据流等特征构建特征图。
2.研究基于图的恶意代码检测方法，通过对特征图进行分析、建模和学习，设计一套高效准确的恶意代码检测算法。
3.设计各项实验，比较分析不同特征提取和模型选择对检测效果的影响，评估恶意代码检测系统的准确率、效率和鲁棒性。
4.基于Python或者C++等编程语言，实现恶意代码检测系统。该系统应具备可视化界面、插件化、用户自定义等功能。
5.撰写本科论文，内容包括研究背景、相关理论、研究方法、实验设计、结果分析及恶意代码检测系统实现等，论文应符合学校要求。
三、任务考核标准
本任务的考核标准主要包括论文评审和恶意代码检测系统评审两个方面。
1.论文评审
论文应符合学校要求，论文质量将作为任务考核的重要标准。其考核标准包括：论文内容完整、详实、条理清晰、行文流畅；文献综述充分、准确；实验设计科学、合理、数据可靠；理论分析准确、合理、深入；实验结果分析准确、合理、科学；结论明确、简练；参考文献规范、数量合适。
2.恶意代码检测系统评审
该系统应具备可视化界面、插件化、用户自定义等功能。其考核标准包括：系统功能完整、可靠，界面友好、易用；优良的模型鲁棒性，准确率和检测速度等指标达到预期要求。
四、任务时间计划
任务时间共计约20周，具体时间计划如下：
第1-2周：阅读相关论文，研究基本技术，确定研究方向。
第3-4周：进一步阅读论文，总结恶意代码特征，确定实验方案。
第5-6周：实现代码特征提取和恶意代码检测算法。
第7-8周：进行算法测试和性能调优。
第9-10周：编写实验报告，论文综述，讨论并确定论文方向。
第11-12周：编写论文概览，开始恶意代码检测系统的实现。
第13-14周：继续系统实现，并测试功能可用性和代码的正确性。
第15-16周：优化恶意代码检测系统性能，并进行大量的测试。
第17-18周：继续编写论文，完成系统的最终版本。
第19-20周：进行论文答辩和系统演示，并提交任务成果。
五、任务组成要素
任务组成要素主要包括：
1.一个完整的基于图的恶意代码检测系统。
2.任务报告，内容包括研究背景，相关理论，研究方法，实验设计，结果分析及恶意代码检测系统实现等，要求字数不少于10,000字。
3.任务演示文档，内容简洁明了，能够突出系统特点，并能够展示检测结果。
4.完整可运行的代码，需包含详细的注释。