Fish136/malware_analysis

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基于机器学习的恶意软件内存取证分析工具,通过内存特征对混淆的恶意软件家族进行自动分类。

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# 恶意软件内存取证 ## 概述 本项目利用机器学习根据内存 volatility artifacts 对恶意软件家族(Ransomware、Spyware、Trojan)进行分类。它利用 **CICMalMem2022** 数据集检测混淆的恶意软件模式,而无需依赖传统的签名匹配。 ## 结构 * `models/`:训练好的模型和编码器。 * `Malware_Analysis`:用于训练的 Jupyter notebooks。 ## 使用方法 1. 安装依赖:`pip install -r requirements.txt` 2. 运行 notebook 以训练模型。 ## 作者 Fish
标签:AMSI绕过, Apex, CICMalMem2022, DAST, meg, Mr. Robot, NoSQL, Python, SecList, 人工智能, 信息安全, 内存取证, 勒索软件, 后渗透, 威胁检测, 恶意软件分析, 无后门, 无签名检测, 无线安全, 木马, 机器学习, 模式识别, 混淆检测, 用户模式Hook绕过, 网络安全审计, 逆向工具, 间谍软件