hacktricks/a.i.-exploiting/bra.i.nsmasher-presentation/Hybrid_Malware_Classifier_Part_1.md

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# HABILIDADES INTERMEDIAS EN PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS EN MACHINE LEARNING (Parte 1)

En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador híbrido de malware.**

Para la **Primera parte** nos centraremos en el scripting que implica el análisis dinámico. Cualquier paso de esta serie será útil para detectar malwares, y en esta pieza intentaremos clasificarlos basándonos en su comportamiento, utilizando los registros producidos al ejecutar un programa.

En la **Segunda Parte** veremos cómo manipular los archivos de registros para añadir robustez a nuestro clasificador y ajustar el código para contrarrestar los métodos más avanzados de Evasión de Malware con A.I.

En la **Tercera Parte** crearemos un Clasificador de Malware Estático.

Para la **Cuarta Parte** añadiremos algunas tácticas para añadir robustez a nuestro clasificador estático y fusionar este último con nuestro Clasificador Dinámico.

**TENGA EN CUENTA:** Esta serie depende en gran medida de construir un conjunto de datos por su cuenta, aunque no es obligatorio.<br>
También hay muchos conjuntos de datos disponibles para el análisis de Malware Estático y/o Dinámico en varios sitios para este tipo de clasificación, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, pero recomiendo encarecidamente que construyas uno propio.

Aquí está el enlace a nuestro [**cuaderno de colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) disfruta y mantente seguro :)



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