Santosh02411/Malware-detection

# 🛡️ 机器学习恶意软件检测器 一款由机器学习驱动的恶意软件检测工具，提供 **CLI** 和 **Web 应用程序接口**。使用 AI 检测任何文件中的各种类型恶意软件，并获取**详细、可解释的分析结果**。 ## ✨ 功能特性 - 🔍 使用训练好的 ML 模型检测恶意软件（**Random Forest / XGBoost**） - 📂 支持任何文件类型：可执行文件、脚本、文档等 - ⚡ 多线程批量/目录扫描（**CLI**） - 🌐 用于文件上传和即时分析的 Web 界面 - 📑 详细的检测报告（**可解释 AI/XAI 诊断**） - ⚙️ 可自定义检测阈值和输出选项 ## ⚡ 环境要求 - Python **3.8+** - `requirements.txt` 中的所有依赖项 - 用于**良性**和**恶意**软件类别的一些样本文件 ## 🚀 快速开始 ### 步骤 1：解压项目 ZIP ``` unzip your_downloaded_file.zip cd malware_detection # Adjust if folder name differs ``` ### 步骤 2：（推荐）创建虚拟环境 ``` python3 -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate ``` ### 步骤 3：安装所有依赖项 ``` pip install -r requirements.txt ``` ## 📂 准备数据 - 将**恶意软件样本**放入：`data/malware/` - 将**良性软件样本**放入：`data/benign/` - 如有需要，创建以下目录： ``` mkdir -p data/malware data/benign models ``` 可选： ``` python main.py prepare-data ``` ## 🏋️ 训练模型 ``` python main.py train --malware-dir data/malware --benign-dir data/benign --model models/malware_detector.joblib ``` ⏳ 根据数据集大小，这可能需要几分钟时间。 ## 🌐 运行 Web 应用 ``` python web_app.py ``` 默认运行地址：**http://localhost:5000** 通过浏览器上传文件 → 附带**详细解释**的结果会立即显示。 ## 💻 命令行扫描 ### 单文件扫描 ``` python main.py scan path/to/file.exe ``` ### 目录扫描（递归） ``` python main.py scan path/to/dir --recursive ``` ### 选项 - `--threshold 0.6` → 设置检测阈值 - `--output results.json` → 保存结果 - `--show-all` → 列出所有文件，而不仅仅是标记的文件 - `--workers 8` → 使用并行处理加快速度 ## 🛠️ 常见错误与解决方案 **错误：** `Model file not found` ✔️ 请先训练模型： ``` python main.py train --malware-dir data/malware --benign-dir data/benign --model models/malware_detector.joblib ``` **错误：** `requirements not satisfied / ModuleNotFoundError` ✔️ 安装依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` **错误：** `port 5000 in use` ✔️ 在 `web_app.py` 中更改端口： ``` app.run(host='0.0.0.0', port=5050, debug=True) ``` **错误：** `No files found in data/malware or data/benign` ✔️ 在这两个目录中添加文件并重新训练。 **错误：** `HTML encoding or short/no explanation in analysis` ✔️ 确保 `.py` 文件为最新版本，且包含正确的运算符（`>` `<`）。 **代码更改后** ✔️ 重启应用： ``` Ctrl+C python web_app.py ``` ## ❓ 常见问题 / 备注 - 📊 检测效果取决于数据集的质量和大小 - 🔒 所有检测均在**本地**进行（无文件上传至外部） - 🛡️ 出于安全考虑，请在**隔离环境**中运行 - ✅ 支持 **Linux、macOS、Windows** ## 👨‍💻 联系方式 **开发者：** Santosh 及其团队 📧 **邮箱：** santoshmadannavar@gmail.com 📞 **联系号码：** ******** ## ⚠️ 免责声明 本软件仅用于**研究和教育目的**。作者对任何滥用或损坏不承担责任。 👉 请谨慎使用，并始终使用多种工具验证结果！

标签：Apex, DAST, Python, Random Forest, XAI, XGBoost, 人工智能安全, 可解释人工智能, 合规性, 后端开发, 多线程扫描, 威胁情报, 安全可视化, 开发者工具, 恶意软件分析, 文件扫描, 无后门, 木马检测, 机器学习, 病毒检测, 网络安全, 自定义DNS解析器, 逆向工具, 随机森林, 隐私保护