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# 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**。
在**第一部分**，我们将专注于涉及动态分析的脚本编写。这个系列的任何步骤都将有助于检测恶意软件，在这一部分中，我们将尝试根据程序运行产生的日志来对它们进行分类。
在**第二部分**，我们将看到如何操作日志文件以增强我们分类器的稳健性，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**，我们将创建一个静态恶意软件分类器。
在**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：**这个系列强烈依赖于自己构建数据集，尽管这不是强制性的。
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，用于这种类型的分类，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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