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Android未知恶意软件检测方法的研究的开题报告一、研究背景随着智能手机、平板电脑等移动设备普及率的不断提高，Android操作系统已成为移动设备上最为常用的操作系统之一。同时，由于Android平台开放性，致使其安全威胁不断增加，恶意软件也不断涌现。恶意软件对用户个人信息、隐私、金融账户、短信、通信录等进行窃取和篡改，给用户带来严重的经济和个人信息安全威胁。因此，如何及时发现恶意软件，保护用户的安全和隐私已成为亟待研究解决的问题。基于此，本研究旨在研究Android未知恶意软件的检测方法，提高Android平台的安全性和用户的使用体验。二、研究目的本研究主要旨在研究Android未知恶意软件的检测方法，通过无监督学习、特征提取等技术手段，从传统的黑名单检测和白名单检测中找到缺陷。通过研究可以得出：1.实现Android未知恶意软件的快速、准确检测方法。2.分析和研究已知恶意软件特征和行为规律，建立恶意软件特征数据库。3.设计一套完整的恶意软件检测系统，提高Android平台的安全性和用户的使用体验。三、研究内容本研究将重点研究以下内容：1.恶意软件的定义、分类、传播方式和检测技术与方法。2.对传统的黑名单检测和白名单检测方法进行分析和研究，找出其不足和缺陷。3.基于机器学习算法，探讨无监督学习、特征提取等技术手段，实现Android未知恶意软件的检测。4.建立恶意软件特征数据库，收集、整理和分析已知恶意软件的特征和行为规律。5.设计并实现一套完整的Android未知恶意软件检测系统，提高Android平台的安全性和用户的使用体验。四、研究方法本研究将采用理论分析和实践探索相结合的方法进行研究。其中，理论分析主要包括对恶意软件检测技术和方法、机器学习算法、特征提取等方面进行研究探讨。在实践探索方面，本研究将收集、整理和分析已知恶意软件的特征和行为规律，并基于此开发一套完整的Android未知恶意软件检测系统。五、预期成果本研究的主要预期成果为：1.研究出一套Android未知恶意软件的检测方法，可以快速、准确地检测出恶意软件。2.建立恶意软件特征数据库，可以收集、整理和分析已知恶意软件的特征和行为规律，为后续的恶意软件检测提供支持。3.成功设计并实现一套完整的Android未知恶意软件检测系统，可提高Android平台的安全性和用户的使用体验。六、研究计划1.前期准备（2个月）主要完成对Android操作系统和恶意软件的相关文献资料的调研，了解恶意软件检测技术和方法，并确定研究的内容和方向。2.恶意软件特征分析（4个月）收集、整理和分析已知恶意软件的特征和行为规律，并建立恶意软件特征数据库。3.恶意软件检测技术研究（4个月）基于机器学习算法，探讨无监督学习、特征提取等技术手段，尝试实现Android未知恶意软件的检测。4.设计并实现恶意软件检测系统（6个月）成功设计并实现一套完整的Android未知恶

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