RuchaPanhale/malware-detection-system

# 恶意软件检测系统 一个专注于网络安全威胁分类和分析的机器学习项目。 ## 概述 本项目探索利用机器学习技术检测恶意软件，基于提取的特征和分类模型。目标是研究人工智能如何通过识别可疑模式并区分恶意软件与良性软件来支持网络安全。 ## 目标 - 构建基于机器学习的恶意软件检测管道 - 执行基于特征的威胁分类 - 分析模型在恶意软件检测任务上的性能 - 探索人工智能如何改进网络安全工作流程 ## 项目目标 本项目旨在： - 将软件样本分类为恶意或良性 - 研究与恶意软件检测相关的特征 - 比较可能的机器学习方法 - 使用标准指标评估检测性能 ## 计划工作流程 1. 数据收集或数据集准备 2. 数据预处理 3. 特征提取 / 特征选择 4. 模型训练 5. 评估与分析 6. 改进与优化 ## 可能的技术 根据实施阶段，本项目可能包括： - 监督学习模型 - 二元分类 - 特征工程 - 数据可视化 - 使用准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行性能评估 ## 计划技术栈 - Python - Scikit-learn - Pandas - NumPy - Matplotlib - Jupyter Notebook / Google Colab ## 仓库结构 ``` malware-detection-system/ │── README.md │── notebooks/ │── data/ │── src/ │── models/ │── results/ │── docs/ ```

标签：AI安全, AI辅助安全, AMSI绕过, Apex, Chat Copilot, DAST, F1分数, Google Colab, Matplotlib, NoSQL, NumPy, Python, Scikit-learn, 二分类, 准确率, 召回率, 威胁分类, 威胁检测, 性能评估, 恶意软件分析, 改进与优化, 数据准备, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 模型比较, 模型训练, 模型评估, 特征工程, 特征提取, 特征选择, 监督学习, 精确率, 网络安全, 逆向工具, 隐私保护