基于深度学习的恶意样本检测技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和信息技术的快速发展，计算机网络安全正面临着前所未有的挑战。

恶意软件作为网络攻击的主要手段之一，其种类繁多、传播速度快、隐蔽性强，对个人隐私、企业安全乃至国家安全构成了严重威胁。

传统的恶意样本检测技术，如基于特征码的检测和基于启发式规则的检测，已经难以有效应对日益增长的恶意软件数量和变种。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于深度学习的恶意样本检测技术方面展开了大量研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的恶意样本检测领域开展了积极探索，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对恶意样本检测中存在的挑战，深入研究基于深度学习的恶意样本检测技术，主要内容包括：
1.研究基于深度学习的恶意样本静态特征检测方法，包括恶意代码的二进制代码、汇编代码、函数调用图等特征提取方法，以及基于卷积神经网络、图神经网络等深度学习模型的恶意代码分类方法。

2.研究基于深度学习的恶意样本动态特征检测方法，包括沙箱环境搭建、恶意样本动态行为特征提取、基于循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习模型的恶意行为检测方法。

3.研究基于多特征融合的恶意样本检测方法，包括静态特征与动态特征的融合方法，以及基于多模态深度学习模型的恶意样本检测方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步推进研究工作。

首先，进行文献调研，系统地研究恶意样本检测技术、深度学习理论以及相关应用领域的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

其次，进行数据收集和预处理。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多特征融合的恶意样本检测方法，结合恶意样本的静态特征和动态特征，构建更加全面、准确的恶意样本检测模型。

2.设计并实现一种基于深度学习的恶意样本检测系统，该系统能够自动提取恶意样本的特征，并进行准确分类，有效提高恶意样本的检测效率和准确率。

3.对所提出的方法进行实验验证，并与传统的恶意样本检测方法进行比较，结果表明，本研究提出的方法具有更高的检测效率和准确率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 薛云灿,李振源,许建辉,等.基于深度学习的恶意代码检测研究综述[j].计算机应用研究,2020,37(09):2561-2570 2576.

[2] 张曼,王华,周波,等.基于深度学习的恶意代码检测技术综述[j].计算机科学,2020,47(02):22-30.

[3] 陈玉清,陈钟,王飞,等.基于深度学习的恶意代码检测技术研究[j].信息网络安全,2019(04):67-74.