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网络恶意程序检测与分析技术研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着网络技术的不断发展，网络恶意程序已成为互联网安全领域中一个不可忽视的威胁，尤其是在当前以数字化、网络化为主要特征的社会中，更是给互联网信息和数据的安全带来了巨大挑战。
网络恶意程序是指那些对计算机系统及其联网设备实施攻击或破坏工作的威胁软件，包括病毒、木马、蠕虫、恶意广告等等，它们不仅可以窃取个人信息、文件资料，造成系统崩溃，还能在用户不知情的情况下，让计算机远程控制形同“僵尸”一样，辅助黑客实施网络攻击等高危行为。因此，检测和分析网络恶意程序成为互联网安全的重要组成部分。
目前，网络恶意程序的数量之大已经难以计算，且这些程序的类型、特征、行为方式随时在变化，这就使得现有的检测和防御技术面临严峻的挑战。因此，开展对网络恶意程序检测与分析技术的研究，有助于寻找新的应对策略，提高互联网安全水平。
二、研究现状分析
目前，针对网络恶意程序检测和分析的研究工作已经取得一定的进展。对于检测技术，目前主要的方法主要有基于特征匹配的检测方法、基于行为分析的检测方法、基于机器学习的检测方法等几大类。
基于特征匹配的检测方法主要是根据恶意代码的静态特征进行匹配检测，如文件名、文件大小等。这种方法具有灵敏度高、检测速度快的特点，但对于经过修改或更换恶意代码特征的变体样本难以检测。
基于行为分析的检测方法是针对网络恶意程序的动态行为进行监测，准确率较高，且能够检测出变异样本。但该方法有时会给合法软件带来误判，同时检测过程较为耗时，不适用于高速网络。
基于机器学习的检测方法主要通过训练算法模型，将恶意程序和正常软件分开，由此检测出网络恶意程序。这种方法准确率较高，但需要大量的训练数据和算法的优化，而且可能会存在针对性攻击，从而达到规避检测的目的。
三、研究内容与计划
本研究将主要围绕网络恶意程序的检测和分析展开探讨，主要包括以下几个方面：
1.综合比较当前网络恶意程序检测方法的特点和优劣，分析现有检测方法存在的不足和问题。
2.通过基于深度学习模型的检测算法，针对网络恶意程序的复杂变异特点，进行新的检测模型构建。
3.通过研究网络恶意程序的行为分析算法，提出有效的监测模型，减少误报率，降低对正常用户的影响。
4.分析网络恶意程序攻击的特点、动机和模式，探析网络恶意程序对网络安全带来的威胁，并提出相应的安全防御策略。
时间计划：
第一周：文献调研，对现有网络恶意程序检测方法进行综合比较和分析。
第二周：学习深度学习相关算法，考察深度学习方法是否能用于解决网络恶意程序的检测问题。
第三周：探讨网络恶意程序的行为分析，针对其特点提出有效监测方法。
第四周：分析网络恶意程序的攻击特点、动机和模式，提出相应安全防御策略。
第五周：对结果进行实验分析，测试检测模型的准确度、误报率等相关指标，并对模型进行调优。
第六周：对实验结果进行数据处理与分析，根据实验结果进行论文撰写和总结。
四、结论
网络恶意程序的检测和分析，是当前互联网安全领域中的热点问题之一，对提高互联网安全水平具有重要意义。本研究计划通过对现有网络恶意程序检测方法的综合比较和分析，以及基于深度学习模型的检测算法、行为分析算法等方面的研究探讨，构建更高效准确的网络恶意程序检测与分析技术，推进互联网安全的发展。