hacktricks/a.i.-exploiting/bra.i.nsmasher-presentation/hybrid-malware-classifier-part-1.md

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- Descubre [**The PEASS Family**](https://opensea.io/collection/the-peass-family), nuestra colección exclusiva de [**NFTs**](https://opensea.io/collection/the-peass-family)
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- Obtén el [**swag oficial de PEASS y HackTricks**](https://peass.creator-spring.com)
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# CLASIFICADOR DE MALWARE HÍBRIDO DE A.I.
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## HABILIDADES INTERMEDIAS DE PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO \(Parte 1\)
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En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador de malware híbrido.**
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Para la **Primera parte** nos centraremos en el script que implica el análisis dinámico. Cualquier paso de esta serie será útil para detectar malwares, y en esta pieza intentaremos clasificarlos en función de su comportamiento, utilizando los registros producidos al ejecutar un programa.
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En la **Segunda Parte** veremos cómo manipular los archivos de registro para agregar robustez a nuestro clasificador y ajustar el código para contrarrestar los métodos más avanzados de evasión de malware de A.I.
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En la **Tercera Parte** crearemos un clasificador de malware estático.
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Para la **Cuarta Parte** agregaremos algunas tácticas para agregar robustez a nuestro clasificador estático y fusionaremos este último con nuestro clasificador dinámico.
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**TENGA EN CUENTA:** Esta serie depende en gran medida de la construcción de un conjunto de datos por su cuenta, aunque no es obligatorio.
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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 construya uno propio.
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Aquí está el enlace a nuestro [**cuaderno de colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) disfrútelo y manténgase seguro :\)
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