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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。