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# CLASIFICADOR DE MALWARE HÍBRIDO DE A.I.
## HABILIDADES INTERMEDIAS DE PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO \(Parte 1\)
En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador de malware híbrido.**
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.
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.
En la **Tercera Parte** crearemos un clasificador de malware estático.
Para la **Cuarta Parte** agregaremos algunas tácticas para agregar robustez a nuestro clasificador estático y fusionaremos este último con nuestro clasificador dinámico.
**TENGA EN CUENTA:** Esta serie depende en gran medida de la construcción de un conjunto de datos por su cuenta, aunque no es obligatorio.
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.
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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