基于机器学习的恶意软件检测：计算机科学与技术专业数学建模选题

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.