基于免疫原理的计算机恶意程序检测方法研究的开题报告一、选题背景和意义计算机病毒、木马、蠕虫等恶意程序的存在给计算机安全带来了严重的威胁。传统的病毒防护方法主要基于病毒特征码或规则库进行识别和防御，但是随着恶意程序的增长与变化，这种方法的有效性越来越受到挑战。因此，开发新的计算机恶意程序检测方法是一个非常重要的研究方向。免疫学提供了一种新的思路来解决计算机恶意程序检测的问题。免疫系统具有自适应学习、快速响应和记忆等特点，这些特性可以帮助有效地识别异常模式。因此，基于免疫原理的计算机恶意程序检测方法已成为当前学术界和工业界研究的热点之一。二、研究内容和方向本文旨在探讨基于免疫原理的计算机恶意程序检测方法。具体来讲，研究内容包括：1.免疫原理及其在计算机恶意程序检测中的应用；2.设计和实现一种基于免疫原理的计算机恶意程序检测系统；3.对该系统进行实验验证并与现有的检测系统进行比较。三、预期研究成果和贡献本文的预期研究成果和贡献如下：1.提出了一种新的基于免疫原理的计算机恶意程序检测方法；2.设计和实现了一个可供实际应用的检测系统；3.实验结果表明，该方法有望成为一种有效的计算机恶意程序检测手段。四、研究计划和进度安排本文的研究计划和进度安排如下：1.第一阶段（前两个月）：调研和文献综述，对免疫学及其在计算机安全领域中的研究进行梳理和总结；2.第二阶段（中间两个月）：设计和实现基于免疫原理的计算机恶意程序检测系统，实现检测算法和接口；3.第三阶段（后两个月）：对该系统进行实验验证，对比其与现有检测系统的性能和准确率。五、可行性分析本文的研究内容主要基于免疫学理论，同时结合计算机安全领域的实战需求，有一定的科学性和实际应用价值。本文的研究方法简单易行，同时具有较强的可操作性和可重复性。因此，本文的研究有较高的可行性。六、研究难点和问题本文的研究难点和问题主要包括：1.如何将免疫学原理转化为计算机安全领域中的恶意程序检测算法；2.如何设计并实现一个高效且可靠的基于免疫原理的检测系统；3.如何克服恶意程序的变异和隐藏等因素对检测效果的影响。七、参考文献[1]张锟，侯宁，张立，等.恶意代码检测技术综述[J].电子技术应用,2018(9):1-6.[2]DongJ.,XuJ.Anti-VirusModelBasedonImmunePrinciples.In:LiK.,ChenT.,LiR.,WangC.(eds)AdvancesinNeuralNetworks-ISNN2016.ISNN2016.LectureNotesinComputerScience,vol9690.Springer,Cham.[3]侯飒.基于免疫学原理的网络入侵检测方法研究[J].计算机应用与软件,2017,34(4):76-81.[4]LiY.Immunity-InspiredIntelligentSystemforMalwareDetection.Proceedingsofthe2015InternationalConferenceonCyber-EnabledDistributedComputingandKnowledgeDiscovery;2015:IEEE.