基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统的研究与实现的开题报告一、研究背景随着互联网技术的发展，恶意代码不断出现，并且以不断变化的形式蔓延着，如何有效检测恶意代码已经成为网络安全领域需要解决的重要问题。常规的恶意代码检测技术主要包括静态分析和动态分析两种方法，但是这些方法容易被恶意代码所躲避。近年来，一种新的恶意代码检测技术——基于网络行为分析的恶意代码检测技术逐渐兴起，该技术通过监控计算机系统内部网络活动行为，将大量的网络行为信息进行收集、分析和处理，从而提取出恶意代码的特征，从而有效地实现恶意代码的检测。二、研究内容本研究旨在设计一种基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统，主要内容包括：1.分析恶意代码的网络行为特征，提取相应的特征参数。2.收集网络行为数据，对数据进行预处理和特征提取处理。3.建立恶意代码分类模型，采用机器学习算法，如SVM、决策树、随机森林等方法训练分类模型。4.实现基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统，并对系统进行测试和评估。三、研究意义基于网络行为分析的恶意代码检测技术是目前最有效的恶意代码检测技术之一，与传统的静态和动态分析相比，具有更高的检测准确率和更低的漏报率。本研究将进一步探讨网络行为分析技术在恶意代码检测方面的应用，提高网络安全防护能力，对网络安全领域的实践应用具有一定的参考价值。四、研究方法研究方法包括以下几个方面：1.分析恶意代码的网络行为特征，提取相应的特征参数。2.收集网络行为数据，并进行预处理和特征提取处理。3.建立恶意代码分类模型，并采用SVM、决策树、随机森林等机器学习算法训练分类模型，以提高检测准确率。4.实现基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统，并对系统进行测试和评估。五、预期成果1.建立基于网络行为分析的未知恶意代码检测算法模型，并实现系统。2.实现的检测系统能够有效地识别不同类型的恶意代码，并能够检测出未知的恶意代码。3.通过实验验证，检测系统能够达到较高的检测准确率和较低的漏报率。六、研究进度安排1.综述相关文献，明确问题和研究思路，完成论文开题。2.对网络行为分析技术进行深入学习和研究。3.开发网络行为采集和处理工具，并采集相关数据，对数据进行预处理和特征提取处理。4.探究不同的恶意代码分类算法，完善分类模型。5.实现基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统，并进行测试和评估。6.撰写毕业论文，并进行答辩。七、可能的研究难点1.恶意代码的鲁棒性问题。2.如何有效提取网络行为特征参数。3.如何有效解决分类器性能问题。八、研究参考文献[1]肇俊俊.基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统研究[D].长春理工大学,2017.[2]王永年,吕旭东,龙书林,等.基于网络行为分析的恶意代码检测技术[J].计算机科学,2016,43(7):201-207.[3]张庆旭,牛泽平.基于机器学习的未知恶意代码检测综述[J].计算机应用研究,2017,34(1):1-8.[4]董静,刘盼,杨燊.基于深度学习的未知恶意代码检测综述[J].计算机应用研究,2017,34(2):409-414.