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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 aproveite e fique seguro :)
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