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隐蔽恶意代码监控平台的设计与实现的开题报告

一、选题背景和意义

随着互联网的普及和应用，网络安全问题愈发严重，恶意代码成为

了网络安全领域的一个热点。恶意代码无处不在，可以攻击个人电脑、

企业网络、移动设备等。一旦受到攻击，可能造成重大的财产和信息损

失。

为了防范和应对恶意代码的威胁，需要对其进行有效的监控和分析。

本文提出了一种隐蔽恶意代码监控平台的设计与实现方案，通过监控系

统文件、网络流量等方式，实时监测系统中的恶意代码行为，及时提醒

用户并进行报警处理，保障网络安全。

二、研究内容和技术路线

1.研究内容

本文的研究内容主要包括以下几个方面：

（1）恶意代码的种类和特点分析。

（2）恶意代码监控平台的设计和实现。

（3）利用机器学习算法对恶意代码进行识别和分类。

2.技术路线

本文采用以下技术路线：

（1）使用Python编程语言，结合各种开源框架，实现监控平台的

核心功能。

（2）利用机器学习算法（如决策树、朴素贝叶斯等）对恶意代码进

行特征提取、分类和识别。

（3）将监控平台与机器学习算法结合起来，进行恶意代码的实时监

测和识别，并进行报警处理。

三、预期的成果和应用前景

1.成果

本文的预期成果包括：

（1）一种隐蔽恶意代码监控平台的设计和实现方案，包括监控模块、

分析模块、报警模块等。

（2）恶意代码的特征提取、分类和识别算法。

（3）基于实际数据集的测试性实验结果和分析。

2.应用前景

本文提出的隐蔽恶意代码监控平台具有很大的实用价值和应用前景。

一方面，该平台可以为用户提供实时监测和及时报警服务，保障用户的

网络安全；另一方面，该平台可以作为恶意代码分析和研究的工具，为

安全厂商提供技术支持和数据支持，提高恶意代码防御能力。