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基于行为与贝叶斯分类的木马检测技术研究的开题报告
一、课题研究背景
木马是一种常见的恶意软件，它会潜伏在用户系统中，继而窃取用户的信息、控制用户的计算机或者利用远程通讯功能，将用户的计算机转变为肆意攻击其他系统的跳板，对个人信息、企业机密造成不可估量的危害。因此，如何及时地检测和清除已被感染的木马，成为网络安全领域的一个重要问题。
传统的基于病毒特征库的木马检测方法容易被病毒作者绕过，且需要经常更新病毒特征库，消耗拥有大量病毒库的服务器资源。因此，传统检测方法的效率和准确性都不够高。
二、课题研究意义
本项研究旨在研究基于行为与贝叶斯分类的木马检测技术，能够解决传统检测方法的不足。该技术不需要预先构建病毒特征库，无论是已知的还是新出现的木马都能够进行检测，极大提高了检测及识别木马的准确率和效率，避免了病毒特征库更新不及时而导致病毒无法被检测到的问题。
三、课题研究内容
（1）研究现有基于行为的木马检测技术并提出改进的方法，对比分析基于行为与基于病毒特征库的木马检测方法的主要优劣势。
（2）设计和实现基于行为与贝叶斯分类的木马检测系统，该系统包括数据采集、数据处理、特征提取、贝叶斯分类和检测结果输出等模块，实现对已知和未知木马的快速准确识别。
（3）基于收集的实验数据，对系统进行优化和调试，最终设计一套高效准确的木马检测系统。
四、研究方法
本项研究主要采用以下方法：
（1）针对现有的基于行为的木马检测技术进行梳理分析，提出相应的改进方法，并对比分析与传统基于病毒特征库的木马检测方法的优劣势。
（2）设计和实现木马检测系统，该系统采用数据采集、数据处理、特征提取、贝叶斯分类和检测结果输出等模块，并在实验环境中进行数据测试。
（3）基于测试结果，对系统进行优化和调试，提升系统性能指标。
五、预期研究成果
本项研究的预期成果主要包括：
（1）深入分析现有基于行为的木马检测技术优势与不足，提出针对性改进方案。
（2）设计并实现一个能够准确、快速、高效地识别木马的检测系统。
（3）根据实验测试结果，对系统进行优化和调整，获得较好的性能指标。
六、研究难点
本项研究的难点主要包括：
（1）如何针对现有基于行为的木马检测技术进行分析与改进，提高检测的准确率和效率。
（2）如何在设计检测系统时兼顾特征提取和贝叶斯分类，以达到更好的检测效果。
（3）如何优化和调整木马检测系统，以达到较好的检测性能指标。