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

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#中级Python技能，中级机器学习技能（第1部分）

在这个系列的笔记本中，我们将构建一个**混合恶意软件分类器**。

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，而在本篇中，我们将尝试根据运行程序产生的日志对其进行分类，利用其行为。

在**第二部分**中，我们将看到如何操作日志文件以增加分类器的鲁棒性，并调整代码以对抗更高级的人工智能恶意软件逃避方法。

在**第三部分**中，我们将创建一个静态恶意软件分类器。

在**第四部分**中，我们将添加一些策略以增加静态分类器的鲁棒性，并将其与我们的动态分类器合并。

**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。<br>
还有许多可用于静态和/或动态恶意软件分析的数据集，可以在多个网站上找到，如Ember、VirusShare、Sorel-20M，但我强烈建议您自己构建一个数据集。

这是我们的[**colab笔记本的链接**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn)，祝您使用愉快，保持安全 :)

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