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基于多特征的Android恶意软件检测算法的比较分析的任务书
一、任务背景
随着Android设备的使用日益普及，Android恶意软件的出现也越来越多。病毒、木马、广告、钓鱼等类型的恶意软件危害用户信息安全和设备稳定性。因此，Android恶意软件检测越来越受到广泛关注。基于多特征的Android恶意软件检测算法，是目前较为成熟和有效的一种方法。本次任务将就其进行比较分析。
二、任务目的
通过对多个基于多特征的Android恶意软件检测算法进行比较分析，掌握该类型算法的优缺点、适用场景、应用效果等，并结合实际情况进行评价，从而为其应用提供参考。
三、任务内容
1.收集多个基于多特征的Android恶意软件检测算法，并简要介绍它们的特点、优缺点和应用效果；
2.选择两个或以上算法进行深入比较分析，提取其各自的特点和适用场景；
3.自定恶意软件数据集，对比算法的分类准确率、召回率、F值等指标；
4.结合实际情况，探讨该类型算法的适用场景和应用效果。
四、任务方法
1.文献调研法：通过文献、论文、专利等方式，获取相关算法的基本信息和应用效果。
2.实验方法：搜集并自定数据集，采用相应算法分类，并对分类结果进行评估，以了解分类效果。
3.实践方法：结合实践案例，并根据实际需求并结合已有算法进行探讨与比较。
五、任务成果
1.多个基于多特征的Android恶意软件检测算法的详细介绍和比较分析报告；
2.自定数据集及相应的实验结果报告；
3.相应算法的优缺点、适用场景和应用效果探讨报告。
六、任务要求
1.任务时间大致在七天左右，要求按时完成任务；
2.语言要求：中文或英文；
3.报告要求：排版整洁，论述清晰，章节分明，重要内容醒目。
七、参考文献
[1]B.Rieck,T.Holz,C.Willems,etal.AutomaticAnalysisofMalwareBehaviorUsingMachineLearning[C].Proceedingsofthe20thAnnualComputerSecurityApplicationsConference,Miami,Florida,USA,December6-10,2004.
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[3]D.Arp,M.Spreitzenbarth,M.Hubner.DREBIN:EffectiveandExplainableDetectionofAndroidMalwareinYourPocket[C].NetworkandDistributedSystemSecuritySymposium,2014.
[4]P.Porras,K.Stoll,G.Valdes.AScalableApproachtoAttackGraphGeneration[C].Proceedingsofthe2002WorkshoponNewSecurityParadigms,VirginiaBeach,Virginia,USA,September18-20,2002.