基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，惡意代碼不斷出現(xiàn)，并且以不斷變化的形式蔓延著，如何有效檢測(cè)惡意代碼已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域需要解決的重要問題。常規(guī)的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)主要包括靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析兩種方法，但是這些方法容易被惡意代碼所躲避。近年來，一種新的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)——基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)逐漸興起，該技術(shù)通過監(jiān)控計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)行為，將大量的網(wǎng)絡(luò)行為信息進(jìn)行收集、分析和處理，從而提取出惡意代碼的特征，從而有效地實(shí)現(xiàn)惡意代碼的檢測(cè)。二、研究?jī)?nèi)容本研究旨在設(shè)計(jì)一種基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)系統(tǒng)，主要內(nèi)容包括：1.分析惡意代碼的網(wǎng)絡(luò)行為特征，提取相應(yīng)的特征參數(shù)。2.收集網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取處理。3.建立惡意代碼分類模型，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、決策樹、隨機(jī)森林等方法訓(xùn)練分類模型。4.實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估。三、研究意義基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)是目前最有效的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)之一，與傳統(tǒng)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析相比，具有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和更低的漏報(bào)率。本研究將進(jìn)一步探討網(wǎng)絡(luò)行為分析技術(shù)在惡意代碼檢測(cè)方面的應(yīng)用，提高網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的實(shí)踐應(yīng)用具有一定的參考價(jià)值。四、研究方法研究方法包括以下幾個(gè)方面：1.分析惡意代碼的網(wǎng)絡(luò)行為特征，提取相應(yīng)的特征參數(shù)。2.收集網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和特征提取處理。3.建立惡意代碼分類模型，并采用SVM、決策樹、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類模型，以提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。4.實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估。五、預(yù)期成果1.建立基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)算法模型，并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)。2.實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)系統(tǒng)能夠有效地識(shí)別不同類型的惡意代碼，并能夠檢測(cè)出未知的惡意代碼。3.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢測(cè)系統(tǒng)能夠達(dá)到較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和較低的漏報(bào)率。六、研究進(jìn)度安排1.綜述相關(guān)文獻(xiàn)，明確問題和研究思路，完成論文開題。2.對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為分析技術(shù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和研究。3.開發(fā)網(wǎng)絡(luò)行為采集和處理工具，并采集相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取處理。4.探究不同的惡意代碼分類算法，完善分類模型。5.實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)系統(tǒng)，并進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估。6.撰寫畢業(yè)論文，并進(jìn)行答辯。七、可能的研究難點(diǎn)1.惡意代碼的魯棒性問題。2.如何有效提取網(wǎng)絡(luò)行為特征參數(shù)。3.如何有效解決分類器性能問題。八、研究參考文獻(xiàn)[1]肇俊俊.基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的未知惡意代碼檢測(cè)系統(tǒng)研究[D].長(zhǎng)春理工大學(xué),2017.[2]王永年,呂旭東,龍書林,等.基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2016,43(7):201-207.[3]張慶旭,牛澤平.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的未知惡意代碼檢測(cè)綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2017,34(1):1-8.[4