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<summary><strong>通过</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS 红队专家)</strong></a><strong>从零开始学习 AWS 黑客攻击!</strong></summary>
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* 如果您想在 **HackTricks 中看到您的公司广告** 或 **下载 HackTricks 的 PDF**,请查看[**订阅计划**](https://github.com/sponsors/carlospolop)!
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* 获取 [**官方 PEASS & HackTricks 商品**](https://peass.creator-spring.com)
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* 发现 [**PEASS 家族**](https://opensea.io/collection/the-peass-family),我们独家的 [**NFTs 集合**](https://opensea.io/collection/the-peass-family)
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* **加入** 💬 [**Discord 群组**](https://discord.gg/hRep4RUj7f) 或 [**telegram 群组**](https://t.me/peass) 或在 **Twitter** 🐦 上**关注**我 [**@carlospolopm**](https://twitter.com/carlospolopm)**。**
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* **通过向** [**HackTricks**](https://github.com/carlospolop/hacktricks) 和 [**HackTricks Cloud**](https://github.com/carlospolop/hacktricks-cloud) github 仓库提交 PR 来分享您的黑客技巧。
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# A.I. 混合恶意软件分类器
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## 中级 PYTHON 技能,中级机器学习技能(第 1 部分)
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在这一系列笔记本中,我们将构建一个**混合恶意软件分类器。**
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对于**第一部分**,我们将专注于涉及动态分析的脚本编写。本系列的任何步骤都将有助于检测恶意软件,在这一部分中,我们将尝试根据运行程序产生的日志,根据其行为对它们进行分类。
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在**第二部分**中,我们将看到如何操作日志文件以增强我们分类器的鲁棒性,并调整代码以对抗更高级的 A.I. 恶意软件规避方法。
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在**第三部分**中,我们将创建一个静态恶意软件分类器。
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对于**第四部分**,我们将添加一些策略来增强我们的静态分类器,并将后者与我们的动态分类器合并。
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**请注意:** 本系列强烈依赖于自己构建数据集,即使这不是强制性的。
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在 Ember、VirusShare、Sorel-20M 等多个网站上,也有许多可用的静态和/或动态恶意软件分析数据集,用于此类分类,但我强烈建议您自己构建一个。
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这是我们的 [**colab 笔记本**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) 链接,享受并保持安全:\)
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* 获取 [**官方 PEASS & HackTricks 商品**](https://peass.creator-spring.com)
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* **通过向** [**HackTricks**](https://github.com/carlospolop/hacktricks) 和 [**HackTricks Cloud**](https://github.com/carlospolop/hacktricks-cloud) github 仓库提交 PR 来分享您的黑客技巧。
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