基于行为特征的FAHP木马评判算法的设计与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的飞速发展，网络安全问题也成为人们极为关注的问题。木马是一种常见的网络攻击手段，它能够在用户不知情的情况下悄悄地进入计算机系统，并在背后进行恶意操作，造成巨大的安全隐患。为了保护计算机系统的安全，现有许多木马检测算法。但是，这些算法主要基于样本特征和历史经验，无法对新型木马进行有效检测。因此，研究一种基于行为特征的木马评判算法是十分必要的。二、研究内容本研究旨在设计一种基于行为特征的FAHP（模糊层次分析法）木马评判算法，并进行实现和验证。具体研究内容如下：1.通过对大量的木马样本进行分类和分析，确定木马的主要行为特征。2.采用FAHP算法建立木马行为评判模型，通过对各特征的权重确定木马是否具备高风险。3.对模型进行算法实现和性能测试，验证模型的有效性和实际应用价值。三、研究意义本研究采用基于行为特征的FAHP算法，对木马进行评判，不仅能够有效地检测新型木马，而且能够避免误报和漏报的问题，提高木马检测的准确率和可靠性。对于木马检测领域的研究，本研究不仅有理论意义，还具有实际应用价值。其结果可应用于计算机软件的安全防范、网络安全管理等领域，对于保障网络安全、维护国家安全具有重要意义。四、研究方法本研究主要采用以下方法：1.对多种木马样本进行行为分类，确定木马的主要行为特征，为后续建立评判模型提供依据。2.应用模糊层次分析法（FAHP）建立木马行为评判模型，确定各行为特征的权重，并对木马进行评判。3.使用实验室测试系统和真实网络环境进行算法实现和性能测试，验证模型的有效性和实际应用价值。五、预期成果本研究预计能够取得以下成果：1.确定木马的主要行为特征，为后续研究提供基础数据支持。2.建立基于行为特征的FAHP木马评判模型，实现对新型木马的有效检测。3.对模型进行算法实现和性能测试，验证模型的有效性和实际应用价值。四、研究计划本研究计划如下：1.2021年2月-3月，确定论文选题并完成文献综述。2.2021年4月-5月，进行木马行为分类和分析，确定木马的主要行为特征。3.2021年6月-7月，使用FAHP算法建立木马行为评判模型，并确定各特征的权重。4.2021年8月-9月，对模型进行实现和性能测试，验证模型的有效性和实际应用价值。5.2021年10月-11月，完成论文编写和答辩准备。六、结语本研究将采用基于行为特征的FAHP算法，实现对新型木马的有效检测。这一研究既有理论意义，又有实际应用价值，对于保障网络安全和维护国家安全具有重要意义。