精品文档---下载后可任意编辑Android 平台恶意应用程序行为分析与讨论的开题报告一、选题背景和意义随着 Android 智能手机的普及，Android 平台上的应用程序数量也迅速增加。然而，在这些应用程序中不乏一些恶意应用程序，它们会窃取用户的个人信息、产生高额的费用等危险行为。因此，对 Android 平台上的恶意应用程序行为进行分析和讨论具有重要的现实意义。目前，对于 Android 平台上的恶意应用程序行为讨论较多的是基于静态分析的机器学习方法，这些方法通过对应用程序的代码进行分析，来推断应用程序是否属于恶意应用程序。然而，这种方法往往会忽略应用程序在运行时的行为。因此，本讨论旨在通过对 Android 平台上恶意应用程序行为的动态分析，提高恶意应用程序检测的准确性和有效性。二、讨论内容和方法本讨论的主要讨论内容为 Android 平台上恶意应用程序行为的动态分析和讨论，具体讨论工作包括：1. 收集 Android 平台上的恶意应用程序样本，对样本进行分类和分析，构建恶意应用程序行为特征库。2. 采纳虚拟机技术对 Android 平台上的恶意应用程序行为进行动态分析，收集应用程序在运行时的行为数据。3. 统计和分析应用程序在运行时的行为数据，提取出特征，并对这些特征进行聚类分析。4. 对不同类别的恶意应用程序行为进行分析与讨论，探讨其对用户和系统的危害。本讨论采纳的主要方法是虚拟机技术和聚类分析方法。虚拟机技术可以实现对 Android 平台上应用程序的动态监测，猎取应用程序在运行时的行为数据；聚类分析方法可以对恶意应用程序的行为特征进行分类，提高恶意应用程序检测的准确性和效率。三、讨论目标和预期成果本讨论的主要目标是提高 Android 平台上恶意应用程序检测的准确性和有效性，具体包括：精品文档---下载后可任意编辑1. 构建恶意应用程序行为特征库，实现对恶意应用程序的自动检测。2. 分析和讨论不同类别的恶意应用程序行为，探讨其对用户和系统的危害。3. 借助虚拟机技术和聚类分析方法，完善对 Android 平台上恶意应用程序的检测与防范体系。本讨论的预期成果包括：构建恶意应用程序行为特征库；提出一种基于动态分析的恶意应用程序检测方法；发表相关学术论文，提高Android 平台上恶意应用程序检测的水平。
