请根据以下要求为计算机科学与技术专业的学生提出一个数学建模选题：1、 结合自己专业编一道解决实际应用的数学建模问题要求不能太简单。2、 要先分析问题将大问题分解为至少3个小问题然后得出模型用matlab解题并分析结果。3、 要在报告后列出参考文献。

题目：基于机器学习的恶意软件检测

1、问题分析：

随着计算机技术的发展和普及，网络安全问题日益突出，恶意软件的攻击也越来越猖獗。恶意软件是指专门袭击计算机系统的程序，如病毒、木马、蠕虫等，它们会利用漏洞、欺骗等手段进入系统，破坏系统的安全性和完整性。

如何检测恶意软件，提高计算机系统的安全性，是计算机科学与技术专业需要解决的问题。本选题旨在通过机器学习算法，实现恶意软件的自动检测，提高计算机系统的安全性。

2、模型设计：

(1) 数据预处理：从恶意软件样本和正常软件样本中提取特征值，如文件大小、文件类型、代码长度、API调用等。

(2) 特征选择：对提取出的特征进行评估，删除冗余和无用的特征，提高检测效率。

(3) 模型训练：使用机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，对样本进行训练，构建恶意软件检测模型。

(4) 模型评估：采用准确率、召回率等指标对模型进行评估，提高检测效果。

3、matlab实现：

使用matlab编写程序，完成数据预处理、特征选择、模型训练和模型评估等步骤，得出恶意软件检测模型。

4、结果分析：

通过实验结果，分析模型的准确率、召回率等指标，对模型进行调整和优化，提高检测效果和效率。

5、参考文献：

[1] 黄小鹏, 杨春, 张强, 等. 基于机器学习的恶意软件检测技术综述[J]. 计算机科学, 2019, 46(12): 12-19.

[2] 陈彦超, 王磊, 王骁. 基于机器学习的恶意软件检测研究[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(11): 3160-3164.

[3] 刘昌明, 邓杨, 龚华, 等. 基于机器学习的恶意软件检测技术研究综述[J]. 电子科技, 2019, 32(6): 52-56