Android应用程序恶意行为检测关键技术研究的开题报告一、研究背景随着智能手机的普及，Android应用程序的数量呈现爆发式增长，给用户带来了极大的便利和快捷。然而，随着Android应用程序的不断增多，恶意应用程序的数量也在逐渐增加，威胁用户的隐私和信息安全。据统计，在2019年，仅GooglePlay平台上就有5.4万个恶意应用程序被发现，而另外的应用市场更是充斥着各种恶意应用程序。因此，如何有效检测和防范恶意应用程序已经成为当前研究和实践中的重点问题。二、研究目的和意义本研究旨在探讨Android应用程序恶意行为检测关键技术，包括特征提取和分类模型构建等方面的关键技术研究和应用。主要研究内容包括：（1）Android恶意应用程序的主要类型及其攻击方式，构建相应的特征提取模型；（2）基于机器学习算法构建Android恶意应用程序分类模型，实现恶意应用程序的自动检测和识别；（3）验证分类模型的效果，提高恶意应用程序检测的准确率和召回率。本研究可以提高Android应用程序的安全性，保护用户隐私信息，降低黑客攻击的风险，对推动移动互联网的健康发展和维护用户权益具有重要意义。三、研究内容和方法本研究主要采用以下方法和技术：（1）调研和归纳方法：通过对已有的恶意应用程序检测技术、恶意应用程序的分类和攻击方式等方面的文献和研究进行调研和归纳，明确研究重点和难点。（2）数据收集方法：从各个应用市场收集大量的Android应用程序样本，包括恶意应用程序和正常应用程序，并进行分类和标注。（3）特征提取方法：采用多种特征提取方法，包括静态特征和动态特征，并评估其在恶意应用程序检测中的效果。（4）分类模型构建方法：采用机器学习算法，包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等，构建恶意应用程序分类模型。（5）实验和评估方法：将收集到的数据集分为训练集和测试集，通过实验和评估来验证分类模型的效果和性能，包括准确率、召回率、精确度和F1值等指标。四、预期结果本研究旨在探索Android应用程序恶意行为检测的关键技术，预期实现以下结果：（1）归纳出Android恶意应用程序的攻击方式和特征提取方法；（2）构建基于机器学习算法的Android恶意应用程序分类模型；（3）实现恶意应用程序的自动检测和识别，提高检测的准确率和召回率。五、研究计划本研究的时间安排和进度如下：第一年：调研和归纳已有的恶意应用程序检测技术和文献，收集Android应用程序样本数据并进行分类和标注，初步实现特征提取模型。第二年：进一步深入研究恶意应用程序分类模型的构建技术和算法，并进行实验和评估。第三年：完善分类模型和检测系统，并进行系统的优化和完善，最终实现Android应用程序的恶意行为检测系统。六、参考文献1.Chen,H.,He,Y.,Zhang,L.,Hu,H.,&Guizani,M.(2019).Deeplearningformalwareclassificationusingconvolutionalneuralnetworks.IEEEAccess,7,152405-152419.2.Shreeja,K.,&Jagadeesan,V.(2017).MalwaredetectioninAndroidapplicationsbasedonmachinelearningtechniques.ProcediaComputerScience,115,459-466.3.Ma,J.,Wang,Z.,Hu,H.,Zhang,T.,&Yang,Y.(2020).Designandimplementationofamobilemalwaredetectionsystembasedonmulti-featurefusion.IEEEAccess,8,57008-57017.4.Wang,Y.,Chen,J.,&Li,T.(2018).AndroidMalwaredetectionbasedonhybridmodelofdeepneuralnetworkandsupportvectormachine.Neurocomputing,315,41-48.5.Xie,Y.,Xue,Q.,&Zhou,Z.(2019).AsurveyofAndroidmalwaredetectionbymachinelearningtechniques.IEEEAccess,7,17349-17366.