Adithya1209/pe-header-malware-classifier

# 基于 PE 头分析的恶意软件检测 本项目是一个机器学习系统，旨在通过**静态分析**来识别恶意的 Windows 可执行文件。该系统不会运行可疑文件（这很危险），而是检查文件的内部结构——具体来说是**可移植可执行文件 头**——以确定它是否为恶意软件。 ## 🔍 工作原理 检测过程遵循三个阶段的流水线： ### 1. 静态特征提取 当上传文件（.exe 或 .dll）时，系统使用 `pefile` 库解析其头文件。它提取关键的元数据，这些数据表征了文件的行为和来源，例如： - **Machine Type**：文件针对的目标架构。 - **Characteristics**：指示文件是否为系统文件、DLL 等的标志。 - **Address of Entry Point**：执行开始的位置（常被恶意软件篡改）。 - **Subsystem**：是 GUI、Console 还是 Native 应用程序。 - **Section Alignment**：文件在内存中的组织方式。 ### 2. 智能特征选择 标准的 PE 头包含几十个字段。为了确保高准确率和速度，本项目使用 **ExtraTreesClassifier** 对特征重要性进行排名。通过仅选择最具“信息量”的头字段（如 `MajorLinkerVersion` 或 `SizeOfStackReserve`），模型可以过滤掉噪声，并专注于恶意软件中最常见的模式。 ### 3. 基于 Random Forest 的分类 核心引擎是一个 **Random Forest Classifier**。选择该模型是因为它非常擅长处理恶意软件数据中存在的非线性关系。它的工作原理是在训练期间构建大量的决策树，并输出各个单棵树分类结果的众数作为最终类别（1 代表恶意软件，0 代表合法软件）。 ## 💻 Web 界面 本项目包含一个基于 Flask 的 Web 控制台。它提供了一个简单的“上传并分析”工作流： 1. **上传**：用户提交一个可执行文件。 2. **分析**：服务器提取头信息，并通过训练好的模型运行它们。 3. **报告**：UI 根据模型的置信度显示明确的“恶意软件”或“合法软件”判定结果。 ### 🚀 快速开始 1. **安装依赖**：`pip install -r requirements.txt` 2. **训练模型（可选）**：使用你的数据集运行 `python model_training.py`。 3. **运行应用**：`python app.py` 并访问 `http://127.0.0.1:5000`。

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