Android平台恶意代码检测技术研究的开题报告一、项目概述随着智能手机迅速普及，Android系统成为了移动终端领域最为流行的操作系统之一，同时也成为了黑客攻击的焦点。Android平台恶意代码威胁日益严峻，如何检测Android平台恶意代码已经成为目前热门的研究领域之一。本项目旨在研究Android平台恶意代码检测技术，设计并实现一款基于机器学习的恶意代码检测系统。二、研究意义与目标1.研究意义当前，移动终端恶意代码的数量和更新速度都很快，威胁越来越大。传统的恶意代码检测技术主要是基于签名和规则匹配进行的，这些技术无法对零日攻击和多样化的变异代码进行有效识别和防御。而基于机器学习的恶意代码检测技术，能够应对模式识别和样本变异的问题，具有更好的应用前景和实际意义。2.研究目标本项目的研究目标如下：（1）收集和整理Android平台恶意代码数据集；（2）分析多种特征提取方法，选择合适的特征；（3）探究多种机器学习算法，在恶意代码检测中的应用，选择最优算法；（4）开发Android平台恶意代码检测系统，并实现检测结果的可视化。三、研究内容1.数据集准备本项目将收集并整理一份Android平台恶意代码数据集，为后续的研究提供基础数据支撑。2.特征提取方法本项目将综合比较多种特征提取方法，包括静态特征和动态特征，选择合适的特征用于机器学习算法的训练和测试。3.机器学习算法本项目将探究多种机器学习算法，在恶意代码检测中的应用，包括支持向量机、随机森林、神经网络等，选择最优算法用于系统实现。4.系统实现本项目将利用Python语言实现Android平台恶意代码检测系统，并实现检测结果的可视化。四、预期成果本项目预期完成一下工作：（1）收集和整理一份Android平台恶意代码数据集；（2）比较多种特征提取方法，选择合适的特征；（3）探究多种机器学习算法，在恶意代码检测中的应用，选择最优算法；（4）利用Python语言实现一款Android平台恶意代码检测系统；（5）实现检测结果的可视化。五、研究计划明确研究思路，按照时间规划，本项目的具体研究计划如下：第1-2周：调研相关文献。深入了解Android平台恶意代码检测相关技术和研究现状。第3-4周：收集和整理Android平台恶意代码数据集。了解数据集的来源和构成，明确收集标准和方法。第5-6周：分析多种特征提取方法。对多种特征提取方法进行比较、分析、测试，选择合适的特征。第7-8周：探究多种机器学习算法。对主要的机器学习算法进行研究和测试，选择最优算法。第9-10周：开发Android平台恶意代码检测系统。利用Python语言开发检测系统，并实现检测结果的可视化。第11-12周：系统测试和优化。进行系统整体测试和优化，修改和完善代码。第13-14周：撰写论文及答辩准备。撰写毕业设计论文，并做答辩准备。六、参考文献[1]霍思燕,张鸿捷,许可平等.基于机器学习的Android恶意代码检测综述[J].计算机科学,2018,45(01):19-24+5.[2]刘望,李小龙,崔永祥,汪林青.基于机器学习的Android恶意代码检测方法[J].计算机工程与应用,2018(08):1-10.[3]盛丽琴,成清波,梁敏,王志良.Android应用恶意代码静态分析技术进展[J].计算机工程,2016,42(s):139-143,160.[4]朱昌荣.Android系统安全机制与反病毒技术研究[D].中南大学,2015.[5]陈文龙.Android系统的安全研究与应用[D].西北工业大学,2016.