网络空间安全专业选题建议表 精心整理创新课题表 （2025-2026 ）

前言

  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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  选题指导:
  最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

  大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

  🎯网络空间安全专业选题建议表 精心整理创新课题表 （2025-2026 ）

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毕设选题

  网络空间安全专业作为信息安全领域的核心学科，其研究方向涵盖了网络攻防、数据保护、系统安全等多个方面，主要包括身份认证与权限管理、网络流量取证与可视化、恶意域名与钓鱼检测、入侵检测系统原型、漏洞扫描与自动检测以及恶意软件分析与分类六大核心研究方向。这些方向不仅代表了网络空间安全领域的前沿技术，也与当前社会面临的网络安全挑战紧密相关，为学生提供了丰富的毕设选题空间。身份认证与权限管理方向专注于设计安全可靠的用户认证机制和权限控制策略，确保系统资源的合法访问；网络流量取证与可视化方向通过采集和分析网络流量数据，实现网络事件的溯源和可视化展示；恶意域名与钓鱼检测方向致力于识别和防范网络欺诈行为，保护用户的财产安全；入侵检测系统原型方向则专注于实时监测网络和主机的异常行为，及时发现和响应安全威胁；漏洞扫描与自动检测方向通过自动化工具发现系统和应用中的安全漏洞，提供修复建议；恶意软件分析与分类方向则通过静态和动态分析技术，识别和分类恶意软件，帮助理解其攻击手段和危害。

  对于网络空间安全专业的学生来说，选择一个合适的毕设选题需要综合考虑自身兴趣、专业背景和就业规划。在选题过程中，学生应关注当前网络安全领域的热点问题和技术发展趋势，同时结合实际应用场景，选择具有实际意义和创新性的课题。无论是想深耕技术研究还是关注应用开发，网络空间安全专业都能提供广阔的研究空间和实践机会，帮助学生提升专业能力和就业竞争力。

身份认证与权限管理

  身份认证与权限管理是网络空间安全专业中一个基础且重要的研究方向，它主要关注如何确保系统资源的合法访问和保护用户的身份信息安全，核心研究内容包括多因子认证、无密码认证、公钥加密技术以及基于角色或属性的权限控制策略等。身份认证与权限管理技术广泛应用于各类信息系统中，是保障系统安全的第一道防线；在毕设选题方面，身份认证与权限管理方向有很多新颖且实用的课题可供选择。例如，可以研究基于FIDO2/WebAuthn的无密码认证系统，提高用户认证的安全性和便捷性；或者开发基于区块链的分布式身份认证平台，实现用户身份的自主管理和跨平台认证；还可以设计基于属性的访问控制（ABAC）系统，提供更细粒度的权限管理策略。技术选型上，建议学生重点掌握OTP/FIDO2/WebAuthn实现流程、公钥加密验证、RBAC/ABAC权限策略实现等技术，这些技术在身份认证与权限管理领域具有广泛的应用前景。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题：

• 基于人脸识别的社区物业访客身份认证系统
• 基于JWT的企业CRM系统单点登录系统
• 基于RBAC的企业财务操作权限控制系统
• 基于SAML的校园广播系统单点登录平台
• 基于ACL细粒度控制的医院数据访问系统
• 基于ACL的企业服务器文件访问控制系统
• 基于RBAC的校园实验室设备管理权限系统
• 基于手机验证码的社区健康档案访问认证系统
• 基于JWT的医院医护排班系统单点登录平台
• 基于人脸识别的企业考勤系统多因素认证实现
• 基于JWT的校园科研管理系统单点登录平台
• 基于符号执行的医院HL7协议漏洞检测系统
• 基于JWT的校园教务管理系统单点登录系统
• 基于行为特征的校园一卡通消费认证系统实现
• 基于JWT的医院药房管理系统单点登录平台
• 基于SAML的医院LIS系统单点登录平台
• 基于手机验证码的校园食堂扫码支付认证系统
• 基于指纹识别的校园实验室设备操作认证系统
• 基于ACL与MAC绑定的企业终端访问系统
• 基于硬件Key的医院电子病历查询认证系统
• 基于JWT的校园图书馆多资源平台登录系统
• 基于ACL与时间策略的校园网访问控制系统
• 基于ACL与角色关联的企业OA模块访问系统
• 基于RBAC的社区电商平台角色权限控制实现
• 基于定理证明的校园一卡通ISO协议漏洞系统
• 基于ACL规则缓存的企业云存储访问控制系统
• 基于SAML的企业生产管理系统单点登录系统
• 基于虹膜识别的医院HIS系统管理员认证系统
• 基于SAML的校园管理系统集群单点登录实现
• 基于SAML的政务公开信息系统单点登录系统
• 基于硬件Key的校园服务器远程管理认证实现
• 基于SAML的企业ERP系统子模块登录系统
• 基于JWT的企业OA系统子模块单点登录系统
• 基于RBAC的政务办公系统岗位权限管理系统
• 基于动态口令的校园网VPN远程访问认证系统
• 基于SSO的医院多科室信息系统统一登录设计
• 基于RBAC的医院HIS系统医护人员权限系统
• 基于SAML的企业多部门办公系统单点登录系统
• 基于DID隐私保护的校园学生选课身份认证系统
• 基于OAuth2.0的政务审批多系统登录系统
• 基于ACL规则冲突检测的电商平台资源访问系统
• 基于DID跨链技术的政务人员身份统一认证系统
• 基于指纹识别的校园图书馆借阅系统身份认证设计
• 基于ACL规则解析优化的校园电子资源访问系统
• 基于SAML的政务多部门系统单点登录平台设计
• 基于形式化分析的企业SSL3.0协议优化系统
• 基于OAuth2.0的校园云盘应用访问授权系统
• 基于虹膜识别的医院HIS系统管理员身份认证实现
• 基于OAuth2.0的校园教务系统查询授权系统
• 基于OAuth2.0的政务公开信息调用授权系统
• 基于OAuth2.0的企业物流管理系统登录系统
• 基于OAuth2.0的社区健康管理多系统登录平台
• 基于OAuth2.0的校园教务系统第三方查询授权
• 基于OAuth2.0的校园图书馆资源访问授权系统
• 基于模型检测的校园VPNL2TP协议漏洞识别系统
• 基于OAuth2.0的企业云办公软件集成授权系统

网络流量取证与可视化

  网络流量取证与可视化是网络空间安全专业中一个注重实践和分析的研究方向，它通过采集和分析网络流量数据，实现网络事件的溯源和可视化展示，核心研究内容包括PCAP数据解析、会话重组、流量分析、聚类算法以及可视化技术等。网络流量取证与可视化技术在网络安全事件响应、攻击溯源和网络性能优化等方面具有重要应用价值；在毕设选题方面，网络流量取证与可视化方向有很多具有实际意义的课题可供选择。例如，可以开发基于PCAP数据的网络流量分析工具，实现会话重组和异常流量检测；或者设计网络流量可视化平台，将复杂的流量数据以直观的方式呈现给用户；还可以研究基于机器学习的流量聚类算法，实现网络流量的自动分类和异常检测。技术选型上，建议学生重点掌握PCAP解析与会话重组技术、时序统计与聚类算法（如k-means、DBSCAN）以及可视化工具（如Grafana、D3.js）等，这些技术是从事网络流量取证与可视化研究的基础。以下是一些领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题：

• 基于流量可视化的政务审批流程网络行为审计取证平台
• 基于流量可视化的移动金融支付异常交易预警取证平台
• 基于libtins的物联网传感器数据捕获取证系统
• 基于协议违规识别的车联网伪造控制指令检测取证工具
• 基于异常流量突变的直播电商DDoS攻击定位取证平台
• 基于流量时序特征的电力配电网络重放攻击检测取证平台
• 基于Neo4j的物联网设备关联攻击图谱分析取证工具
• 基于特征码匹配的政务外网XSS攻击流量筛选取证系统
• 基于云服务器流量分析的直播电商后台数据泄露取证系统
• 基于审批流程流量追踪的电子政务审批数据篡改取证系统
• 基于流量特征模式识别的电商平台恶意刷量流量取证系统
• 基于DNP3协议适配的电力终端数据采集痕迹取证工具
• 基于流量可视化的工业物联网网关运行状态监测取证系统
• 基于文件哈希匹配的远程办公恶意文件传输识别取证系统
• 基于流量特征匹配的直播电商恶意广告植入检测取证系统
• 基于关键词匹配的公共安全网不良信息传输过滤取证系统
• 基于应用层数据提取的云办公网络文件传输痕迹取证平台
• 基于SSL握手解析的云办公网络加密套件识别取证工具
• 基于流量标记算法的电商平台订单关联流量追踪取证系统
• 基于流量路径分析的金融网络路由劫持攻击识别取证平台
• 基于流量合规校验的企业分支跨境数据传输审计取证平台
• 基于Zeek的企业分支网络设备配置变更流量取证系统
• 基于异常接入检测的远程会议非法参会设备溯源取证工具
• 基于粉丝互动流量分析的直播电商刷量行为检测取证平台
• 基于Yara规则的企业内网恶意代码传播追踪取证系统
• 基于设备指纹匹配的移动金融非法登录设备溯源取证系统
• 基于会话行为分析的金融网络盗刷攻击流量识别取证平台
• 基于权限分级审计的企业分支办公终端流量管控取证工具
• 基于流量特征匹配的企业内网DDoS攻击识别取证系统
• 基于多部门流量关联的电子政务协同审批攻击溯源取证系统
• 基于协议字段校验的工业物联网网关伪造数据识别取证工具
• 基于分布式存储的金融网络海量交易流量快速检索取证系统
• 基于ICMP流量分析的交通通信DoS攻击检测取证工具
• 基于协议违规识别的电力变电站非法访问流量捕获取证工具
• 基于TCP会话分析的企业分支文件共享痕迹还原取证工具
• 基于TCP会话重组的直播电商商品链接分享痕迹取证工具
• 基于流量可视化的校园网络学生违规上网行为监测取证平台
• 基于设备联动流量分析的工业物联网协同攻击识别取证平台
• 基于流量内容分析的公共安全网敏感信息泄露检测取证系统
• 基于libpcap的企业内网敏感数据泄露捕获取证系统
• 基于流量指令分析的工业控制网指令篡改攻击溯源取证平台
• 基于流量指纹匹配的公共安全网钓鱼攻击流量捕获取证系统
• 基于流量突变检测的公共安全网DDoS攻击定位取证系统
• 基于流量加密分析的电力控制网敏感数据传输审计取证系统
• 基于Scapy的直播电商弹幕发送设备网络痕迹取证系统
• 基于HTTPS解密分析的金融网络加密通信内容取证系统
• 基于MQTT协议分析的物联网设备通信数据提取取证系统
• 基于HTTPS解密的移动支付加密通信内容还原取证平台
• 基于libtins的移动支付APP网络访问痕迹取证系统
• 基于CoAP协议校验的物联网设备伪造数据包识别取证系统
• 基于PacketFu的工控网络恶意指令注入攻击取证工具
• 基于WiFi协议解析的校园无线监控设备通信痕迹取证工具
• 基于会议流量时序分析的远程办公通信中断攻击检测取证系统
• 基于异常行为建模的校园网络端口扫描攻击检测溯源取证平台
• 基于无线流量捕获的校园智慧教室教学终端网络痕迹取证系统

恶意域名与钓鱼检测

  恶意域名与钓鱼检测是网络空间安全专业中一个与用户安全直接相关的研究方向，它致力于识别和防范网络欺诈行为，保护用户的财产安全和个人信息，核心研究内容包括域名特征分析、URL分析、页面内容分析以及机器学习分类算法等。恶意域名与钓鱼检测技术广泛应用于网络安全产品中，如浏览器安全插件、网络防火墙和安全网关等；在毕设选题方面，恶意域名与钓鱼检测方向有很多创新性的课题可供选择。例如，可以研究基于深度学习的钓鱼网站检测系统，提高检测准确率和实时性；或者开发基于域名字符串特征的恶意域名识别工具，实现快速的域名风险评估；还可以设计基于URL和页面内容的综合钓鱼检测平台，提供全面的安全防护。技术选型上，建议学生重点掌握字符串特征与n-gram技术、TF-IDF向量化方法、机器学习或轻量Transformer分类器等，这些技术在恶意域名与钓鱼检测领域具有重要应用价值。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题：

• 基于URL结构的教育网站恶意域名检测
• 基于字符串匹配的医疗网站恶意链接检测
• 基于随机森林的打车软件钓鱼URL识别
• 基于特征选择的旅游APP恶意域名检测
• 基于特征选择的教育APP恶意域名识别
• 基于字符串分析的旅游网站钓鱼链接识别
• 基于随机森林的购物APP钓鱼链接识别
• 基于机器学习的办公系统恶意URL检测
• 基于字符串分析的视频平台恶意URL检测
• 基于特征层- 基于的教育系统URL恶意检测
• 基于朴素贝叶斯的办公平台恶意URL识别
• 基于特征工程的物流跟踪系统域名恶意分类
• 基于ngram的旅游平台DGA域名检测
• 基于URL结构的银行网站恶意URL检测
• 基于朴素贝叶斯的教育网站恶意URL识别
• 基于特征选择的智能农业设备域名恶意分类
• 基于朴素贝叶斯的金融APP钓鱼页面识别
• 基于关键词分析的企业系统钓鱼URL识别
• 基于特征层- 基于的电商购物URL恶意检测
• 基于特征工程的物流仓储系统域名恶意分类
• 基于关键词分析的企业邮件钓鱼URL识别
• 基于DNS查询的物联网设备恶意域名检测
• 基于特征层- 基于的购物网站URL恶意检测
• 基于关键词匹配的校园邮件钓鱼URL识别
• 基于关键词分析的办公邮件钓鱼URL检测
• 基于字符串匹配的电商平台恶意URL检测
• 基于LSTM的办公平台DGA域名家族分类
• 基于特征选择的智能交通信号灯域名恶意分类
• 基于URL长度分析的即时通讯钓鱼链接识别
• 基于DNS特征提取的企业内网恶意域名检测
• 基于字符级CNN的打车软件URL钓鱼识别
• 基于TFIDF的社交软件相似钓鱼URL识别
• 基于TFIDF的电商直播相似钓鱼URL识别
• 基于DNS特征提取的物联网设备恶意域名检测
• 基于字符级CNN的云存储平台URL钓鱼识别
• 基于TFIDF的外卖平台相似钓鱼URL识别
• 基于ngram的视频播放平台DGA域名检测
• 基于SHAP的工业控制多模态URL恶意检测
• 基于特征层- 基于的校园安防系统URL恶意检测
• 基于SHAP的车载系统多模态URL恶意检测
• 基于邮件解析的金融服务钓鱼邮件URL关联识别
• 基于字符串相似度的银行APP相似钓鱼域名识别
• 基于字符串相似度的旅游APP相似钓鱼域名识别
• 基于字符级RNN的电商售后平台URL钓鱼检测
• 基于邮件解析的在线考试钓鱼邮件URL关联识别
• 基于邮件解析的房产中介钓鱼邮件URL关联识别
• 基于字符串相似度的金融APP相似钓鱼域名识别
• 基于字符级CNN的医疗健康平台URL钓鱼识别
• 基于字符级CNN的在线影视平台URL钓鱼识别
• 基于pDNS数据的工业机器人恶意域名演化分析
• 基于pDNS数据的智能气象站恶意域名演化分析
• 基于LSTM的社交聊天平台DGA域名家族分类
• 基于LSTM的社交电商平台DGA域名家族分类
• 基于pDNS数据的智能投影仪恶意域名演化追踪
• 基于字符级RNN的金融资讯平台URL钓鱼检测

入侵检测系统原型

  入侵检测系统原型是网络空间安全专业中一个注重系统设计和实时检测的研究方向，它通过实时监测网络流量或主机日志，识别和响应安全威胁，核心研究内容包括特征工程、机器学习算法、时序模型以及规则引擎等。入侵检测系统是网络安全防御体系中的重要组成部分，能够帮助管理员及时发现和处理安全事件；在毕设选题方面，入侵检测系统原型方向有很多具有挑战性的课题可供选择。例如，可以开发基于1D-CNN/LSTM的网络流量入侵检测系统，实现对复杂攻击的有效检测；或者设计基于主机日志的异常行为检测系统，识别内部威胁；还可以研究基于规则和机器学习相结合的混合入侵检测系统，提高检测的准确性和灵活性。技术选型上，建议学生重点掌握特征工程技术、传统机器学习算法（如Random Forest、XGBoost）、1D-CNN/LSTM时序模型以及规则引擎（如Snort风格）等，这些技术是开发入侵检测系统的核心。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题：

• 基于深度学习的企业VPN入侵检测模型
• 基于数据帧校验的网约车车载入侵检测系统
• 基于推理引擎的政务网高性能流量检测框架
• 基于基础需求的校园网信息系统可靠性设计
• 基于智能控制的企业网络安全风险预警系统
• 基于终端检测的医院终端恶意软件查杀系统
• 基于进程行为的企业财务主机入侵防御系统
• 基于特征匹配的APT攻击政务网检测系统
• 基于数据比对的水厂工控网对抗样本攻击分析
• 基于计算机网络的校园网蠕虫防御和检测技术
• 基于深度学习的智能家居物联网入侵检测系统
• 基于优化卷积神经网络的政务网入侵检测算法
• 基于USB管控的医院信息网络主动防御系统
• 基于CORBA的分布式校园网入侵防御系统
• 基于基础CNN的企业OA系统网络入侵检测
• 基于Snort的企业内网入侵防御系统实现
• 基于基础映射的工业互联网机床安全检测系统
• 基于基础CNNGRU的高校科研网入侵检测
• 基于内生安全的工业控制网络异常检测关键技术
• 基于改进双重深度Q网络的校园网入侵检测模型
• 基于移动目标防御的列车通信网络动态防护系统
• 基于改进免疫网络算法的企业内网网络入侵检测
• 基于阈值判断的电力用户多级后备自动阻断系统
• 基于增量更新的企业网络入侵检测特征优化系统
• 基于人工智能的政务网网络入侵检测与防御系统
• 基于简单异常识别的舰船导航网络安全预警系统
• 基于界面优化的华龙一号”应急辅助决策系统设计
• 基于数据挖掘技术的企业办公网网络入侵检测系统
• 基于进程行为的Windows主机入侵防御系统
• 基于动态IP黑名单的企业邮件入侵防御系统模型
• 基于日志关联的企业IDS告警场景简单重建系统
• 基于阈值判断的企业内网单IP高频请求拦截系统
• 基于聚类分析的电力信息网络攻击模式简单识别系统
• 基于权限管控的消防救援队伍内部文件访问管理系统
• 基于简单数据处理的企业人事档案双人授权修改系统
• 基于决策树的校园无线网未认证MAC接入拦截系统
• 基于简单联动的电网变电站网络安全系统防御体系设计
• 基于PGoogLeNet的校园网常见攻击识别系统
• 基于基础机器学习的社区电网用电超历史均值预警系统

漏洞扫描与自动检测

  漏洞扫描与自动检测是网络空间安全专业中一个注重自动化和实用性的研究方向，它通过自动化工具发现系统和应用中的安全漏洞，提供修复建议，核心研究内容包括指纹识别、漏洞探测、模糊测试以及自动化脚本开发等。漏洞扫描与自动检测技术广泛应用于网络安全评估和渗透测试中，能够帮助企业及时发现和修复安全漏洞，提高系统的安全性；在毕设选题方面，漏洞扫描与自动检测方向有很多实用且有趣的课题可供选择。例如，可以开发基于指纹识别的Web应用漏洞扫描器，实现对常见Web漏洞的自动检测；或者设计基于模糊测试的网络服务漏洞挖掘工具，发现未知安全漏洞；还可以研究基于机器学习的漏洞分类系统，实现对漏洞的自动分类和优先级评估。技术选型上，建议学生重点掌握指纹比对技术、基于规则的扫描器开发、模糊测试方法以及自动化脚本（如requests、selenium）等，这些技术是从事漏洞扫描与自动检测工作的基础。以下是一些领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题：

• 基于加密参数校验的数字版权文件密钥长度过短识别
• 基于随机测试的校园图书借阅系统哈希算法误用检测
• 基于动态数据生成的物联网传感器协议解析漏洞检测
• 基于随机数据生成的智能家居设备加密模式错误触发
• 基于语义匹配的远程协作文档系统文件上传漏洞扫描
• 基于随机数据生成的校园门禁设备权限越界漏洞检测
• 基于密钥销毁校验的远程医疗诊断系统密钥残留识别
• 基于边界值分析的不动产交易系统加密算法误用触发
• 基于自适应测试的跨境支付清算系统空指针异常检测
• 基于动态数据变异的智能电网调度系统协议漏洞检测
• 基于数据流分析的智能家居安防系统敏感信息泄露检测
• 基于变异数据生成的校园招聘平台SQL注入漏洞检测
• 基于边界值分析的校园实验室设备缓冲区溢出漏洞检测
• 基于自适应模糊测试的医疗病历系统敏感信息泄露触发
• 基于国密SM3适配的电子票据系统加密模式错误检测
• 基于Cppcheck的车联网通信协议解析漏洞扫描
• 基于路径覆盖的公积金贷款申请系统权限越界漏洞识别
• 基于国密SM6适配的电子政务文件权限越界漏洞触发
• 基于Semgrep的数字版权文件加密密钥泄露检测
• 基于NaCl检测的电子票据系统密钥传输未加密识别
• 基于FindBugs的医疗病历系统XSS漏洞扫描
• 基于自适应测试的校园协作文件系统命令注入漏洞触发
• 基于特征匹配的数字版权授权系统加密密钥硬编码检测
• 基于随机数据生成的智能家居设备SQL注入漏洞检测
• 基于国密SM6校验的跨境物流单据签名验证缺陷识别
• 基于数据流追踪的校园论文提交系统敏感信息泄露检测
• 基于国密SM2适配的跨境贸易单据哈希值未加盐识别
• 基于加密模式校验的政务电子文件ECB模式误用识别
• 基于国密SM3适配的校园电子成绩单密钥硬编码检测
• 基于控制流分析的车联网导航系统SQL注入漏洞扫描
• 基于国密SM4校验的工业控制传感器加密密钥泄露检测
• 基于SpotBugs的校园门禁设备权限越界漏洞检测
• 基于SpotBugs的远程办公平台权限越界漏洞识别
• 基于国密算法校验的智能电网调度系统密钥轮换缺失识别
• 基于语法树解析的校园科研数据平台SQL注入漏洞扫描
• 基于NSS审计的校园门禁设备随机数生成器不安全识别

恶意软件分析与分类

  恶意软件分析与分类是网络空间安全专业中一个注重技术深度和分析能力的研究方向，它通过静态和动态分析技术，识别和分类恶意软件，帮助理解其攻击手段和危害，核心研究内容包括静态特征抽取、动态行为分析、机器学习算法以及恶意软件家族识别等。恶意软件分析与分类技术在网络安全威胁情报和恶意软件防御中具有重要应用价值；在毕设选题方面，恶意软件分析与分类方向有很多具有挑战性的课题可供选择。例如，可以开发基于静态特征的恶意软件分类系统，实现对恶意软件的快速识别；或者设计基于沙箱行为日志的恶意软件动态分析平台，深入理解恶意软件的行为特征；还可以研究基于深度学习的恶意软件家族识别算法，提高识别准确率和效率。技术选型上，建议学生重点掌握静态特征抽取技术（如PE/ELF指纹、opcode频率分析）、动态行为序列建模（如沙箱行为日志+LSTM/随机森林）等，这些技术是从事恶意软件分析与分类研究的核心。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题：
​- 基于类比检索的未知样本快速溯源工具

• 基于符号执行的脚本可达危险路径检测
• 基于控制流差异的补丁后门回归检测器
• 基于LSH的大规模样本近似去重系统
• 基于差分执行的恶意驱动变动检测工具
• 基于特征匹配的恶意软件启动脚本检测
• 基于低维嵌入的跨协议传播路径相似检索
• 基于静态正则特征的脚本恶意签名生成器
• 基于NLP的脚本注释与字符串意图判定
• 基于动态模块加载追踪的可疑插件检测器
• 基于静态格式异常的恶意文档快速筛查器
• 基于行为白名单的未知进程阻断策略实现
• 基于静态权限组合的安卓隐私风险评分器
• 基于行为热图的用户态恶意操作模式识别
• 基于深度嵌入的恶意URL快速检索系统
• 基于行为指纹的桌面木马持久化机制识别
• 基于静态类型推断的脚本恶意逻辑检测器
• 基于支持向量机的医疗设备恶意软件检测
• 基于简单影响近似的限流处置优先建议器
• 基于随机森林的教育平台恶意注册行为检测
• 基于静态元数据的容器镜像后门快速筛查器
• 基于行为日志的恶意软件文件删除痕迹检测
• 基于标签传播简化的垃圾邮件分发群体发现
• 基于变异频率统计的样本变种短期扩散预测
• 基于静态符号表分析的DLL劫持利用检测
• 基于静态字符串频率的钓鱼链接集合识别器
• 基于生成模型的恶意样本合成用于检测评测
• 基于CNN的恶意软件字节序列图像化识别
• 基于行为日志的恶意软件系统服务篡改检测
• 基于动态污点跟踪的敏感文件外泄路径定位
• 基于简单规则- 基于的跨平台传播关联示例器
• 基于CNN的恶意软件二进制文件图像化识别
• 基于静态语法树嵌入的跨语言脚本相似检索器
• 基于随机森林的企业ERP系统恶意软件检测
• 基于数据挖掘的恶意软件注册表修改行为检测
• 基于LSTM的恶意软件周期性网络通信检测
• 基于深度学习的恶意软件动态污点分析与检测
• 基于哈希匹配的校园网终端勒索病毒快速检测
• 基于API调用序列的恶意驱动可疑行为检测
• 基于朴素贝叶斯的电子邮件附件恶意软件过滤
• 基于决策树的外卖平台恶意订单取消行为识别
• 基于静态控制依赖分析的敏感操作风险评分器
• 基于迁移学习的移动游戏市场内内购劫持检测
• 基于深度学习的iOS系统恶意应用签名检测
• 基于贝叶斯检测的公司邮箱钓鱼源头候选定位
• 基于决策树的物流管理系统恶意数据修改识别
• 基于决策树的企业内网恶意软件传播路径识别
• 基于API序列相似度的恶意样本家族划分器
• 基于随机森林的办公环境宏病毒行为模式检测
• 基于深度学习的恶意软件静态代码片段分类检测
• 基于标签传播算法的广告投放网络可疑群体识别
• 基于LSTM的恶意软件网络连接行为时序检测
• 基于LSTM的恶意软件网络连接频率异常检测
• 基于可解释python的检测决策可视化模块
• 基于CNNLSTM的恶意软件多特征- 基于检测
• 基于深度学习的物联网智能摄像头恶意软件检测
• 基于深度学习的移动终端恶意软件流量特征检测
• 基于行为分析的工业PLC设备恶意软件指令检测
• 基于支持向量机的智能医疗终端恶意数据窃取检测
• 基于梯度提升树的能源监控系统恶意数据篡改检测
• 基于可执行文件指纹的安全运营快速相似样本检索
• 基于梯度提升树的智能电网终端恶意指令注入检测

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海浪学长项目示例：
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更多帮助

选题迷茫

  毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

  毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

  选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

  除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。
更多选题指导

  最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

  我是海浪学长,创作不易,欢迎点赞、关注、收藏。

  毕设帮助，疑难解答，欢迎打扰！

最后

  🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。