基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測的開題報告

基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測的開題報告一、研究背景及意義隨著智能手機的廣泛普及和移動互聯(lián)網的快速發(fā)展，Android操作系統(tǒng)成為了移動應用市場的主流。然而，同時伴隨而來的是Android惡意應用的威脅和風險，這些惡意應用可能會竊取用戶的個人隱私、資金賬戶信息等重要信息，對用戶造成不可估量的損失。因此，研究Android惡意應用檢測技術具有重要的現(xiàn)實意義。目前，基于機器學習、深度學習等大數(shù)據(jù)技術的檢測方法已經取得了不錯的效果，但是這類方法通常需要較大的計算資源和時間，對于移動設備的限制較大。本課題擬采用并行計算弱KMP模式挖掘算法，結合Android應用的特點，實現(xiàn)一種高效的Android惡意應用檢測方法。該方法能夠快速地檢測Android應用中的惡意內容，并且可以在移動設備上運行，提高檢測效率和用戶體驗，具有一定的研究和應用價值。二、研究目標和內容本課題的研究目標是設計和實現(xiàn)一種高效的Android惡意應用檢測方法，具體的研究內容包括以下幾個方面：1.對Android應用中的惡意代碼進行分析和研究，提取特征信息。2.設計并實現(xiàn)基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測方法，利用計算資源充分發(fā)揮多線程、多處理器的優(yōu)勢，提高檢測速度。3.進行實驗驗證和性能測試，評估檢測方法的準確性和效率，并與其他檢測方法進行比較分析。三、研究方法和技術路線本課題的主要研究方法是基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測方法。具體的技術路線如下：1.對Android惡意應用進行研究和分析，提取特征信息。2.設計并實現(xiàn)基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測方法。該方法采用多線程、多處理器并行計算，能夠充分利用計算資源，提高檢測速度。3.使用公開數(shù)據(jù)集和自己收集的數(shù)據(jù)對檢測方法進行實驗驗證和性能測試，并與常用的檢測方法進行對比分析。4.對實驗結果進行統(tǒng)計分析，評估檢測方法的準確性和效率，總結經驗和不足，進一步完善算法和方法。四、研究計劃和進度安排1.第一階段（一個月）：對Android惡意應用進行研究和分析，提取特征信息，形成初步的研究方案。2.第二階段（兩個月）：設計并實現(xiàn)基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測方法，并對其進行初步驗證和測試。3.第三階段（兩個月）：收集更多的數(shù)據(jù)集，對檢測方法進行進一步的實驗驗證和性能測試，并與常用的檢測方法進行對比分析。4.第四階段（一個月）：總結經驗和不足，完善算法和方法，撰寫畢業(yè)論文。五、預期成果經過以上四個階段的研究和實驗，預期可以得到以下成果：1.提出一種基于并行計算弱KMP模式挖掘算法的Android惡意應用檢測方法。2.實現(xiàn)該檢測方法的原型系統(tǒng)，并進行有效性和效果測試。3.系統(tǒng)評估和性能測試的