hacktricks/a.i.-exploiting/bra.i.nsmasher-presentation/Hybrid_Malware_Classifier_Part_1.md

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Raw Blame History

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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

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。

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。

第三部分,我们将创建一个静态恶意软件分类器。

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笔记本链接,享受并保持安全 :)

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