主机恶意代码检测系统的设计与实现的中期报告.docx

主机恶意代码检测系统的设计与实现的中期报告 一、项目简介 随着互联网的普及，黑客攻击、病毒、木马等恶意代码也愈发猖獗。为了保障主机系统的安全运行，需要一种有效的恶意代码检测系统。本项目旨在设计和实现一种主机恶意代码检测系统。 二、项目细节 1. 设计思路 本项目主要采用静态和动态分析相结合的方法，在主机上实时监控程序的运行情况，对可能存在的恶意代码进行检测和分析。 2. 实现步骤 （1）收集样本文件：从公开的恶意代码库中收集样本文件，用于分析和训练模型。 （2）特征提取：对样本文件进行静态分析，提取特征。特征包括文件大小、文件类型、文件MD5值、API调用序列等。 （3）构建模型：采用机器学习算法构建模型，以区分恶意和正常文件。 （4）实时监控：对主机上运行的程序实时监控，根据提取的特征进行检测和分析，发现恶意代码后进行处理和报警。 3. 技术选型 （1）特征提取：使用Python语言实现。 （2）机器学习算法：使用Scikit-learn库实现。 （3）实时监控：使用C++和操作系统API实现。 4. 完成情况 目前已完成样本文件的收集和特征提取部分，正在进行机器学习模型的构建。下一步将实现实时监控功能。 三、进一步计划 1. 实现机器学习模型的构建，评估模型的效果。 2. 实现实时监控功能。 3. 集成Web界面，提供更方便的交互方式。 4. 对系统进行测试和优化。