基于数据挖掘的恶意程序检测技术研究的开题报告

基于数据挖掘的恶意程序检测技术研究的开题报告一、研究背景与意义随着计算机技术和互联网的发展，恶意程序已成为网络安全领域的一个重要问题。恶意程序可以对计算机和网络造成严重的损害，如窃取用户隐私、破坏数据、攻击关键系统等。而传统的安全防护方法已经无法满足越来越高级的恶意程序的检测需求，所以基于数据挖掘的恶意程序检测技术也应运而生。数据挖掘是一种从大量数据中自动地发现模式和规律的技术，已经在多个领域得到广泛应用。基于数据挖掘的恶意程序检测技术通过分析大量的恶意程序和良性程序的数据，提取特征并建立分类模型，能够更加有效地检测恶意程序。然而，目前基于数据挖掘的恶意程序检测技术仍然面临着一些挑战。一方面，恶意程序具有多样性和变异性，且有的恶意程序可以绕过现有的检测方法；另一方面，由于恶意程序的样本数量庞大、数据的特征复杂，会给数据挖掘的方法带来挑战。所以，基于数据挖掘的恶意程序检测技术需要进一步的研究和改进。二、研究内容与方法本研究的主要内容是基于数据挖掘的恶意程序检测技术。具体包括以下几个方面：（1）数据收集和预处理本研究将收集大量的恶意程序和良性程序的样本数据，并对数据进行预处理，包括特征提取、降维等步骤。（2）特征选择和建模本研究将采用多种数据挖掘技术，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，对经过预处理的数据进行特征选择和建模，以便构建更加准确的分类模型。（3）模型评价和优化本研究将采用多种评价指标，如准确率、精确率、召回率等，对所建立的模型进行评价，并对模型进行优化，提高模型的性能。三、预期研究成果本研究希望能够构建出一种高效、准确的基于数据挖掘的恶意程序检测技术。通过对大量的恶意程序和良性程序的数据进行分析和建模，建立起分类模型，并通过评价和优化，提高其检测的准确率和效率。四、研究计划本研究的计划分为以下几个阶段：（1）文献调研和理论学习阶段（1个月）；（2）数据收集和预处理阶段（2个月）；（3）特征选择和建模阶段（3个月）；（4）模型评价和优化阶段（2个月）；（5）撰写论文、论文修改和答辩准备阶段（2个月）。五、参考文献1.LiL,LiR,LiQ,etal.Anovelmulti-dimensionalfeatureextractionapproachformalwaredetection[J].Symmetry,2018,10(5):143.2.WeiD,PengY,TianY,etal.MalwareDetectionBasedonFeatureSelectionandArtificialBeeColonyAlgorithm[J].Symmetry,2019,11(12):1540.3.HuangH,LiuJ,LiuL,etal.AMalwareDetectionMethodBasedonImprovedRandomForestandStacking[J].Symmetry,2019,11(10):1266.4.YanHua,Yuan-JunLv,Xian-ZhiWang.MalwareDetectionviaMulti-ObjectiveOptimization[J].IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,2018,14(7):1666-1681.5.YangH,HuangY,ZhangN.ANovelEnsembleMalwareDetect