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

随着互联网的快速发展和网络技术的不断进步，恶意软件的数量和种类急剧增加，攻击手段日益复杂，对网络安全构成了严重威胁。

传统的恶意样本检测方法，如基于特征码的检测、基于规则的检测等，已经难以有效应对日益复杂的恶意软件变种和未知威胁。

因此，迫切需要研究和开发更加高效、准确的恶意样本检测技术，以保障网络空间安全。

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进行了大量研究，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方面开展了大量研究工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是研究基于深度学习的恶意样本检测技术，构建一个高效准确的恶意样本检测模型，并设计实现一个恶意样本检测系统。

1. 主要内容

1.研究恶意样本的特点和现有检测技术的不足，分析深度学习技术应用于恶意样本检测的可行性和优势。

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，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解恶意样本检测技术的发展现状、研究热点和未来趋势，以及深度学习技术的基本原理、常用模型和应用现状。

2.系统设计阶段：根据研究内容和目标，设计基于深度学习的恶意样本检测模型的整体框架，包括数据预处理、特征提取、模型构建、模型训练和性能评估等模块。

3.实验验证阶段：搭建实验环境，收集和整理恶意样本数据集，并对所设计的模型进行训练和测试，评估模型的性能指标，如准确率、召回率、f1值等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于多特征融合的恶意样本检测模型，结合静态特征和动态特征，提高模型对恶意样本的识别能力。

2.提出一种基于深度学习的恶意样本行为特征提取方法，利用深度学习模型自动学习恶意样本的行为模式，提高特征提取的效率和准确性。

3.设计并实现一个高效准确的恶意样本检测系统，为网络安全提供技术支持。

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] 吴迪. 基于深度学习的恶意代码家族分类研究[d]. 北京: 北京邮电大学, 2022.

[2] 张晓龙. 基于深度学习的恶意软件检测与家族分类研究[d]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2021.

[3] 李明. 基于深度学习的恶意样本检测技术研究[d]. 上海: 上海交通大学, 2020.