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

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# CLASSIFICADOR HÍBRIDO DE MALWARE A.I.

## HABILIDADE INTERMEDIÁRIA EM PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIÁRIAS EM MACHINE LEARNING \(Parte 1\)

Nesta série de notebooks, vamos construir um **classificador híbrido de malware.**

Para a **Primeira parte**, focaremos no script que envolve análise dinâmica. Qualquer etapa desta série será útil para detectar malwares, e nesta parte tentaremos classificá-los com base em seu comportamento, utilizando os logs produzidos ao executar um programa.

Na **Segunda Parte**, veremos como manipular os arquivos de logs para adicionar robustez ao nosso classificador e ajustar o código para contrariar os métodos mais avançados de Evasão de Malware A.I.

Na **Terceira Parte**, criaremos um Classificador de Malware Estático.

Para a **Quarta Parte**, adicionaremos algumas táticas para adicionar robustez ao nosso classificador estático e mesclar o último com nosso Classificador Dinâmico.

**OBSERVE:** Esta série depende fortemente da construção de um conjunto de dados próprio, mesmo que não seja obrigatório.

Também existem muitos conjuntos de dados disponíveis para análise de Malware Estático e/ou Dinâmico em vários sites para este tipo de classificação, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, mas eu encorajo fortemente que você construa um por conta própria.

Aqui está o link para o nosso [**notebook colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) aproveite e fique seguro :\)



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