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# A.I. 混合恶意软件分类器
## 中级 PYTHON 技能，中级机器学习技能（第 1 部分）
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。**
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。
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。
在**第三部分**中，我们将创建一个静态恶意软件分类器。
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。
**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。
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。
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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