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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，以了解其行为。
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。
对于静态和/或动态恶意软件分析，也有许多可用的数据集，可以在Ember、VirusShare、Sorel-20M等多个网站上找到，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，注意安全：\)
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