1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和信息技术的快速发展，网络安全问题日益突出，其中勒索软件攻击成为近年来网络安全领域的重大威胁之一。
勒索软件攻击呈现出难以溯源、传播速度快、破坏性强等特点，给个人用户、企业乃至国家安全都带来了巨大的损失。
传统的勒索软件检测方法主要依赖于特征码匹配和沙箱分析等技术，但面对日益更新迭代的勒索软件变种，这些方法存在着检测效率低、易被绕过等局限性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者针对勒索软件检测技术展开了广泛研究，并取得了一系列成果，但仍面临一些挑战。
1. 国内研究现状
国内在勒索软件检测领域的研究起步相对较晚，但近年来也取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.勒索软件行为特征分析：深入研究勒索软件的行为特征，包括文件操作、注册表操作、网络通信等方面，构建全面的勒索软件行为证据库，为证据链生成提供数据基础。
2.证据链生成方法研究：研究基于机器学习的证据链生成方法，从勒索软件行为数据中自动提取证据因子，并分析证据因子之间的关联关系，构建勒索软件行为证据链。
3.勒索软件检测模型研究：研究基于证据链推理的勒索软件检测模型，利用证据链之间的关联关系进行推理判断，提高勒索软件检测的准确性和可靠性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法，逐步推进研究工作：
1.理论分析阶段：对勒索软件的行为特征、证据链生成方法、证据链推理模型等进行深入研究，构建完整的理论框架。
2.实验研究阶段：收集和整理大量的勒索软件样本，构建实验数据集，并进行实验验证，评估所提方法的有效性和性能。
3.工程实践阶段：基于实验结果，设计并实现基于证据链生成的勒索软件检测系统原型，并在实际环境中进行部署和测试，优化系统性能，提高系统实用性。
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.提出了一种基于证据链生成的勒索软件检测方法，通过构建勒索软件行为证据链，并利用证据链推理技术来提高检测的准确性和可靠性。
2.研究了基于机器学习的证据链生成方法，从勒索软件行为数据中自动提取证据因子，并构建证据链，提高了证据链生成的自动化程度。
3.设计并实现了一种基于证据链生成的勒索软件检测系统，为网络安全行业提供了一种高效、精准的勒索软件检测工具。
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] 周俊,王贵锦,黄欣沂.恶意代码行为分析技术研究[J].信息网络安全,2022,22(12):1-10.
[2] 郭佳敏,王永吉,田志宏,等.勒索软件研究综述[J].信息网络安全,2022,22(02):15-26.
[3] 谭振华,刘政,陈晶,等.基于深度学习的勒索软件家族分类方法[J].计算机应用,2022,42(09):2802-2808.
