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一种基于Android平台的恶意软件扫描与检测系统的设计与实现的开题报告

一、研究背景及意义

随着智能手机用户数量的不断增加，Android平台上的恶意软件也日益增多。因此，开发一种有效的恶意软件扫描和检测系统已成为当前亟待解决的问题。通过设计和实现一种基于Android平台的恶意软件扫描和检测系统，可以有效地保护Android设备免受恶意软件的攻击，提高用户的安全意识和防范能力。

二、研究内容与目标

本研究的主要目标是设计和实现一种基于Android平台的恶意软件扫描和检测系统。具体研究内容包括以下几个方面：

1.收集和整理现有的Android恶意软件样本，并对其进行分类和分析。

2.研究Android恶意软件的攻击技术和传播方式，并从中提取出关键特征。

3.设计和实现一种基于特征提取的Android恶意软件检测算法，利用机器学习等技术来提高检测效率和准确率。

4.实现一个基于Android平台的恶意软件扫描器，并测试其在恶意软件检测方面的性能和效果。

三、研究方法、技术路线和预期成果

本研究主要采用文献调研、特征提取、机器学习等方法和技术，通过以下几个步骤实现研究目标：

1.收集并整理现有的Android恶意软件样本，并对其进行分类和分析，提取关键特征。

2.设计和实现一种基于特征提取的Android恶意软件检测算法，并利用机器学习等技术提高其检测效率和准确率。

3.实现一个基于Android平台的恶意软件扫描器，并测试其在恶意软件检测方面的性能和效果。

预期成果包括：

1.收集整理出一批Android恶意软件样本，并对其进行分类和分析，提取出关键特征。

2.设计并实现出一种基于特征提取的Android恶意软件检测算法，并通过实验证明其有效性和高效性。

3.实现出一个基于Android平台的恶意软件扫描器，并测试其在恶意软件检测方面的性能和效果，从而达到提高Android设备安全性能的目的。

四、研究应用领域

本研究可应用于电子商务、银行、社交网络等大型Android应用场景中，为用户提供有效的恶意软件检测与保护服务。在大型企业、政府机构、社会组织等领域也具有广泛的应用潜力。