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恶意网页检测系统设计及在云架构中的应用的任务书
任务书：恶意网页检测系统设计及在云架构中的应用
一、任务背景
随着互联网的发展和普及，我们每天都在使用电脑和手机上网，而网上存在着大量的恶意网页，这些网页可能会对我们的设备和数据造成严重的危害，比如下载病毒、窃取个人信息等。因此，研究和开发恶意网页检测系统具有重要的现实意义。
目前，已经有一些恶意网页检测系统被提出，它们主要通过监测和分析网页的代码、行为等方式来识别网页是否恶意。然而，传统的恶意网页检测系统往往需要在本地运行，而不能适应云计算和大规模的数据存储和处理环境。因此，在云架构下部署恶意网页检测系统，是我们需要探索和完善的方向。
二、任务描述
本任务要求设计一种恶意网页检测系统，并在云架构中进行应用。具体任务如下：
1.网页数据集挖掘：从公开的网站上获取一定规模的网页数据集，包括恶意网页和正常网页，并建立数据集数据库。
2.网页特征提取：设计算法从网页数据集中提取出恶意网页和正常网页的特征，包括代码特征、元数据特征、行为特征等，并将提取出的特征保存到特征数据库中。
3.分布式实现：基于云计算、分布式存储和处理技术，设计实现一个分布式恶意网页检测系统，实现系统的并行计算和负载均衡，以保证系统能够处理大规模的网页数据。
4.接口设计：设计恶意网页检测系统的API接口，方便用户调用和使用系统，同时支持对数据的存储和查询。
5.系统测试：利用实际的网址进行测试，检测系统的准确率、召回率等性能指标，并分析系统的优缺点，提出改进意见。
三、任务要求
1.熟练掌握云计算、分布式存储和处理相关技术。
2.了解机器学习和数据挖掘相关知识，能够使用Python等程序设计语言实现相关算法。
3.了解Web开发、API接口设计相关知识，能够使用RESTfulAPI设计。
4.有良好的代码规范和注释习惯，能够进行代码审查。
5.具有独立思考和解决问题的能力，能够解决具有挑战性的问题。
四、任务成果
1.恶意网页检测系统的设计与实现源代码，具有良好的注释和代码规范。
2.恶意网页数据集、特征数据库、分布式系统数据库等相关数据集。
3.恶意网页检测系统API接口文档和使用说明文档。
4.实验报告，包括系统测试方案、测试结果和性能分析等。
五、评分标准
本任务的评分标准如下：
1.系统设计和实现的完整性和可行性。
2.数据集挖掘和特征提取算法的准确性和鲁棒性。
3.分布式系统的并行计算和负载均衡能力。
4.系统API接口的设计和使用文档。
5.实验结果的准确性和可靠性，并对结果进行分析和展示。
注：以上评分标准仅为参考，实际评分标准以任课教师为准。