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基于进程行为分析的木马检测系统的中期报告

一、研究背景

随着互联网的普及和应用，计算机病毒、木马等恶意程序也日益增多，成为了网络安全领域的一个重要问题。近年来，传统的基于特征提取与匹配的病毒检测方法逐渐失效，因此，基于行为分析的检测方法逐渐成为了研究的热点。在行为分析中，进程行为是重要的研究对象，因为许多恶意程序会利用进程进行攻击。因此，本研究致力于设计一种基于进程行为分析的木马检测系统。

二、研究目的

本研究的目的是设计一种基于进程行为分析的木马检测系统，具体包括以下几个方面：

1.研究进程行为特征，包括文件读写、网络通信、系统调用等方面；

2.构建合适的数据集，从中选择代表性的进程行为样本；

3.分析进程行为样本，提取特征并构建特征向量；

4.采用机器学习算法对进程行为进行分类，并评估系统的性能和可靠性；

5.设计并实现完整的检测系统。

三、研究内容

1.进程行为特征的研究

本研究将研究以下进程行为特征：

（1）文件读写：包括访问的文件路径、读写的大小和内容等。

（2）网络通信：包括访问的地址、端口、通信方式等。

（3）系统调用：包括调用的函数、参数、返回值等。

2.数据集的构建

本研究将采取抓包和动态调试等技术手段获取样本数据，并从中挑选代表性进程行为样本，构建出合适的训练集和测试集。

3.特征提取和特征向量构建

本研究将分析进程行为样本，根据不同特征提取方法提取出相应的特征，然后将不同特征组合成特征向量进行训练和分类。

4.机器学习算法的选择

本研究将采用机器学习算法对进程行为进行分类，选择适合的算法进行实验。目前，常用的算法包括SVM、决策树、朴素贝叶斯等。

5.性能评估

本研究将根据不同评价指标（如准确率、召回率、F1值等）对系统的性能和可靠性进行评估。

6.系统实现

本研究将基于以上研究内容，设计并实现完整的基于进程行为分析的木马检测系统。

四、预期成果

1.基于进程行为分析的木马检测系统，可以有效地检测出常见的木马病毒，并具有较高的准确率和可靠性。

2.发表论文。根据研究结果，撰写相关论文，在相关学术会议或期刊上发表。

参考文献：

[1]ZhangQingsong,XuWu.Areviewofresearchonfilelessmalwaredetection.ComputerEngineeringandApplications,2018,54(14):31-38.

[2]HuXiaorui,LiXiaopeng.Malwarebehavioranalysisbasedonsystemcallsequence.JournalofComputerResearchandDevelopment,2019,56(12):1-13.

[3]LiQian,LiDanping,LiChuan.Malwaredetectionbasedonimprovedneuralnetworkalgorithm.ComputerEngineeringandApplications,2020,56(2):114-120.