基于机器学习的网页恶意代码检测技术研究的中期报告一、选题背景随着互联网越来越普及，人们对信息的获取和传输需求不断增长。在这个过程中，网页成为了人们获取信息的主要渠道之一。但是，在使用网页的过程中，用户可能会受到网页恶意代码的攻击，造成信息泄露、计算机被控制等安全问题。因此，如何准确、及时地检测网页恶意代码成为了互联网安全领域的一个重要问题。二、研究目的本研究旨在通过机器学习技术，对网页中的恶意代码进行检测和分析。具体目的包括：1.选取并构建适合的特征集，包括网页结构、内容、行为等信息。2.研究机器学习算法，并比较算法的准确率和效率，从而选出最适合的算法。3.采用已知的网页恶意代码进行训练和测试，验证所选算法的检测能力和准确性。三、研究内容1.数据采集和预处理。通过网络爬虫等技术，采集大量的网页数据，进行预处理和清洗，以获得有效的特征数据。2.特征提取和选择。根据预处理后的数据，对网页进行特征提取和选择，确定合适的特征集，以便机器学习模型训练和检测。3.机器学习算法调研和比较。对比常见的机器学习算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，比较它们在网页恶意代码检测上的效果和特点。4.网页恶意代码检测算法实现。根据选定的机器学习算法，编写相应的程序，实现网页恶意代码的检测和分析。5.结果评估和优化。使用已知的网页恶意代码进行训练和测试，评估实现的网络恶意代码检测算法的准确率和效能，根据评估结果进行算法优化。四、预期成果1.构建网页恶意代码检测系统，能够快速、准确地检测和分析网页中的恶意代码。2.比较和评估不同机器学习算法在网页恶意代码检测中的表现和优缺点，为后续研究提供参考。3.提出一种新颖的、高效的网页恶意代码检测算法，对互联网安全领域具有一定的促进作用。五、已完成的工作1.对网页恶意代码检测技术相关文献进行了调研和分析，明确了研究目的和内容。2.选择并准备好了恶意代码和正常网页数据集。3.实现了基于机器学习的网页恶意代码检测算法并进行了初步测试，效果良好。6.参考文献[1]KimH,LeT,KangB.:Malwaredetectionusingconvolutionalneuralnetworks.In:ProceedingsoftheEighthACMonConferenceonDataandApplicationSecurityandPrivacy.ACM,2018:301-312.[2]진수염,동영김,현철김,etal.:멀티특징분석과서포트백터머신에기반한웹사이트악성코드탐지기술.한국인터넷방송통신학회논문지,2017,17(1):136-146.[3]靳十名,田立民,常建忠.:基于特征选择和自适应加速学习框架的恶意代码检测.计算机学报,2017,40(12):2586-2596.[4]风谷浩一,守屋洋平.:恶意代码检测技术的发展与挑战.计算机科学,2016,43(5):1-7.