主机系统调用序列分类入侵检测研究的开题报告题目：主机系统调用序列分类入侵检测研究一、研究背景和意义随着信息技术的不断发展与应用，网络安全问题日益突出。在网络安全威胁中，恶意软件是最常见的攻击方式之一。其中，一些恶意软件会通过修改系统内核API调用实现攻击，使得传统基于特征匹配和正则表达式的入侵检测失效。针对此类问题，主机系统调用序列分类入侵检测技术应运而生。当前，主机系统调用序列分类入侵检测技术作为一种流行的入侵检测技术已经被广泛研究。主机系统调用序列分类入侵检测技术可以将系统调用序列分为正常和异常两类，通过对恶意软件的系统调用序列进行分类和识别，从而有效地检测和防御恶意软件的入侵行为。因此，该技术具有广泛的应用前景和研究价值。二、研究内容本研究将基于主机系统调用序列分类入侵检测技术，通过对系统调用序列的特征分析和建模，开展以下研究工作：1.系统调用序列的特征提取：本研究将通过捕获系统调用序列，提取其关键特征。同时，将根据不同的恶意软件类型和攻击特征，分析和提取相应的系统调用序列特征。2.系统调用序列的分类与建模：本研究将基于机器学习和数据挖掘技术，对系统调用序列进行分类和建模，以实现对恶意软件的检测和分类。3.实验验证与结果分析：本研究将设计和开展实验验证，通过对不同类型的恶意软件进行检测和分类，评估研究方法和技术的有效性和性能，并进行结果分析和总结。三、研究挑战本研究面临的主要挑战包括：1.系统调用序列特征的提取和筛选：系统调用序列特征的提取和筛选需要考虑到多种因素，如数据样本的数量和质量、不同恶意软件的类型和攻击特征等。2.系统调用序列的分类效果和性能：系统调用序列的分类效果和性能受到多种因素的影响，包括分类算法的选择、特征集的选择和优化等。3.实验设计和结果分析：实验设计和结果分析需要考虑到多种因素，如数据集的选取和构造、实验设备和环境等。四、预期成果本研究预期达到以下成果：1.建立基于主机系统调用序列分类入侵检测技术的恶意软件检测与分类模型。2.实现主机系统调用序列分类入侵检测算法，提高恶意软件检测的准确性和可靠性。3.通过实验验证，评估该技术的有效性和性能，并进行结果分析和总结。五、研究计划本研究的研究计划如下：1.阶段一：调研和理论研究。主要包括对主机系统调用序列分类入侵检测技术的相关研究进行调研和总结，以及理论分析和方法设计等。2.阶段二：特征提取和分类建模。主要包括对系统调用序列的特征提取和筛选，以及分类算法的选择和优化等。3.阶段三：软件实现、实验验证和结果分析。主要包括实现算法、选择数据集、构造实验环境、开展实验验证和结果分析等。4.阶段四：撰写论文和总结。主要包括论文撰写、成果总结、发表论文等工作。本研究预计于2022年完成。六、参考文献[1]LiuQD,ZhangH,ZhaoCL,etal.Afastandlightweightsystemcallsequenceclassificationscheme[C]//IEEEINFOCOM2018-IEEEConferenceonComputerCommunications.IEEE,2018:581-589.[2]WallachDS,WagnerD.Learningtodetectmaliciousexecutablesinthewild[C]//Proceedingsofthe10thACMconferenceonComputerandcommunicationssecurity.ACM,2003:470-479.[3]YuanX,HeG,LiB,etal.Longshort-termmemoryforsystemcallsequences[C]//Proceedingsofthe2019ACMSIGSACConferenceonComputerandCommunicationsSecurity.ACM,2019:281-293.[4]RajabMA,ZulkernineM,YoussefAM.Miningsystem-calltracesforintrusiondetection[C]//InternationalConferenceonDetectionofIntrusionsandMalware,andVulnerabilityAssessment.Springer,Berlin,Heidelberg,2007:282-301.[5]YuY,LiuY,JiaW,etal.DLID:deeplearningbasedintrusiondetectionmethodusingsystemcall[C]//2017IEEEInternationalConferenceonBigData(Bi