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# HABILIDADES INTERMEDIÁRIAS EM PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIÁRIAS EM MACHINE LEARNING (Parte 1)
Nesta série de notebooks, vamos construir um **classificador híbrido de malware.**
Para a **Primeira parte**, focaremos no script que envolve análise dinâmica. Qualquer etapa desta série será útil para detectar malwares, e nesta parte tentaremos classificá-los com base em seu comportamento, utilizando os logs produzidos ao executar um programa.
Na **Segunda Parte**, veremos como manipular os arquivos de logs para adicionar robustez ao nosso classificador e ajustar o código para contrariar os métodos mais avançados de Evasão de Malware por A.I.
Na **Terceira Parte**, criaremos um Classificador de Malware Estático.
Para a **Quarta Parte**, adicionaremos algumas táticas para adicionar robustez ao nosso classificador estático e mesclaremos este último com nosso Classificador Dinâmico.
**OBSERVE:** Esta série depende fortemente da construção de um conjunto de dados próprio, mesmo que não seja obrigatório.
Também existem muitos conjuntos de dados disponíveis para análise de Malware Estático e/ou Dinâmico em vários sites para este tipo de classificação, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, mas eu encorajo fortemente que você construa um por conta própria.
Aqui está o link para o nosso [**notebook colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) aproveite e fique seguro :)
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