1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益突出，其中恶意代码攻击成为网络安全的主要威胁之一。

恶意代码种类繁多，传播速度快，隐蔽性强，对个人信息安全、企业网络安全乃至国家网络安全构成严重威胁。

因此，如何有效地对恶意代码进行分类识别，对于保障网络安全具有十分重要的意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

恶意代码分类是网络安全领域的热点研究问题，近年来，国内外学者在该领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在恶意代码分类方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
基于特征码的恶意代码分类：该方法通过提取恶意代码的特征码进行匹配识别，具有较高的检测速度，但容易受到代码混淆、加壳等技术的干扰。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.恶意代码特征提取:研究和分析恶意代码的静态和动态特征，包括pe文件头信息、字符串信息、api调用序列、控制流图等，并探讨不同特征对分类效果的影响。

2.随机森林分类模型构建:利用随机森林算法构建恶意代码分类模型，对提取的恶意代码特征进行训练和学习，并对模型参数进行优化，以提高分类精度和泛化能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：深入研究恶意代码的定义、特征、分类方法等相关理论知识，了解国内外恶意代码分类的研究现状，为本研究提供理论基础。

阅读随机森林算法、机器学习等相关文献，掌握随机森林算法的原理、流程和应用，为模型构建提供技术支持。

2.数据收集与处理阶段：从公开数据集或其他途径收集恶意代码样本和良性软件样本，构建实验数据集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的特征提取方法：针对现有恶意代码特征提取方法存在的不足，本研究将探索和提出一种高效的恶意代码特征提取方法，结合静态分析和动态分析技术，提取更全面、更具代表性的恶意代码特征，以提高分类精度。

2.优化的随机森林模型：针对随机森林算法在处理高维特征数据时可能出现的过拟合问题，本研究将对随机森林算法进行优化，例如采用特征选择方法降低特征维度、调整模型参数等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.多角度的实验评估：本研究将采用多种评估指标对所提出的模型进行全面的性能评估，并与其他恶意代码分类方法进行比较，以验证模型的有效性和先进性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘念,李俊,孙雨薇,等.基于改进随机森林算法的恶意代码分类方法[j].计算机工程,2022,48(12):1-8.

2. 朱利,王超,李俊杰.基于api调用的恶意代码家族分类研究[j].计算机工程与应用,2021,57(14):106-112.

3. 王瑞,张锐,王永剑.基于随机森林的恶意代码分类方法[j].计算机工程与设计,2020,41(10):2775-2781 2787.