基于特征工程的勒索软件检测方法研究项目申请

1.课题拟解决的关键技术问题，拟采取的技术路线和主要创新点

关键技术问题和研究内容：

1. 勒索软件特征的有效提取：研究如何有效地从PE文件中提取出深度体现勒索软件行为特征的信息。
2. 基于机器学习的检测方案优化：使用机器学习分类算法进行勒索软件检测。选择和调整算法参数以优化检测效果，设计合理的模型结构以应对不同类型的勒索软件样本。
3. 检测方案的鲁棒性评估：评估所设计的检测方案在面对对抗攻击时的鲁棒性，以及如何提升方案的抗攻击能力。

技术路线和研究方案

1.数据收集与预处理：收集样本，构建训练和测试数据集。

2.特征工程：基于PE文件的结构和行为模式，构建特征集。

3.模型训练与评估：利用机器学习算法训练勒索软件检测模型，评估模型的性能。

4.对抗攻击与鲁棒性评估：开展对抗攻击实验，评估鲁棒性。

5.原型系统开发与验证：开发基于特征工程的勒索软件检测原型系统。

主要创新点：

1.特征提取方法的创新：基于深度学习的特征提取方法，更有效地提取行为特征。

2.检测算法的优化：结合多种机器学习分类算法，设计一种混合检测模型，充分利用不同算法的优势，提高检测的效率和稳定性。

3.对抗攻击与鲁棒性评估：将对抗攻击引入勒索软件检测领域，对检测方案的鲁棒性进行全面评估，为提升检测方案的抗攻击能力提供有力支持。

2.课题研究任务与其他课题相互间的逻辑关系

本课题各个研究任务之间存在着紧密的逻辑关系。

首先，“研究PE的结构和解析方式，提取深度体现出恶意软件及勒索软件的行为特征”旨在通过深入分析PE文件的结构和特点，为后续的机器学习分类算法提供有效的特征输入。只有对PE文件有了深入的理解，才能准确地提取出能够反映勒索软件行为的关键特征。

接着，“基于LightGBM、XGBoost、SVM等机器学习分类算法的勒索软件检测方案研究”这一任务依赖于前面对PE文件特征提取的成果，利用这些特征作为输入，训练和优化机器学习模型，实现对勒索软件的准确检测。不同的机器学习算法各有优劣，通过对比和分析它们的性能，可以选择出最适合本课题需求的算法。

最后，“针对所设计的勒索软件检测方案开展对抗攻击，评估方案的鲁棒性”这一任务是在前面两个任务的基础上进行的，旨在检验检测方案在面临实际攻击时的稳定性和可靠性。通过对抗攻击实验，可以发现检测方案可能存在的漏洞和不足，为进一步优化和完善方案提供依据。

综上所述，各个课题研究任务之间形成了一个逻辑清晰、层层递进的关系链。第一个任务为第二个任务提供数据支持，第二个任务则利用这些数据构建出有效的检测方案，而第三个任务则对检测方案进行验证和优化。这三个任务相互依存、相互促进，共同构成了本课题研究的完整框架。

项目实施进度及阶段主要目标
主要工作内容	预期目标	绩效指标
研究之前的检测方案	总结以往方案的优缺点	一份调研报告
收集样本，基于PE文件的结构和行为模式，构建特征集	构建训练和测试数据集	阶段性技术方案
利用机器学习算法训练勒索软件检测模型， 开展对抗攻击实验	评估模型的性能，评估鲁棒性	一份技术方案和一份验证报告
开发基于特征工程的勒索软件检测原型系统	开发基于特征工程的勒索软件检测原型系统	一项原型系统