Noof-Isa/Frontend_ML_Malware-Detection-and-Analysis
GitHub: Noof-Isa/Frontend_ML_Malware-Detection-and-Analysis
基于React的恶意软件检测前端系统，提供PE文件上传、ML模型选择与对比以及检测结果可视化分析功能。
Stars: 0 | Forks: 2
# 💻 恶意软件检测系统 — 前端模块
## 📖 项目描述
本模块为恶意软件检测系统提供了前端用户界面。
该前端允许用户执行以下操作：
- 上传可执行的 PE 文件
- 选择检测模型（Random Forest / XGBoost / 两者）
- 提交文件进行恶意软件分析
- 实时查看预测结果
- 使用图表可视化检测结果
- 与 FastAPI 后端进行通信
该界面使用 React 开发，以确保提供响应式、交互性强且用户友好的体验。
## ✨ 前端特性
- 用于上传 PE 文件 (`.exe`, `.dll`, `.sys`) 的界面
- 模型选择（RF、XGBoost 或对比模式）
- 实时扫描执行
- 动态结果可视化
- 交互式图表和图形
- 后端 API 集成
- 错误处理和验证反馈
- 响应式 UI 设计
## 🧰 使用的技术
本模块中使用了以下技术和库：
- **React.js** – 前端框架
- **JavaScript (ES6+)** – 核心编程语言
- **CSS** – 样式和布局
- **Fetch API** – 后端通信
- **Recharts / Chart.js** – 数据可视化
- **HTML5** – UI 结构
## ⚙️ 系统功能
前端工作流程如下：
1. 用户从其系统中选择一个 PE 文件。
2. 根据允许的扩展名对文件进行验证。
3. 用户选择一个检测模型。
4. 通过 REST API 将文件发送到 FastAPI 后端。
5. 后端处理该文件并返回预测结果。
6. 前端使用图表和可视化组件展示结果。
## 🖼️ 用户界面 — 上传与扫描页面
主界面允许用户上传文件、选择模型，并实时查看扫描结果。
标签：AMSI绕过, Apex, AV绕过, Chart.js, CMS安全, CSS, DNS 反向解析, FastAPI, HTML5, JavaScript, PE文件分析, React, Recharts, RESTful API, Syscalls, TCP/IP协议栈, XGBoost, 二进制分析, 云安全监控, 云安全运维, 人机交互, 前端模块, 可执行文件分析, 威胁情报, 威胁检测, 开发者工具, 提示词优化, 数据可视化, 文件上传, 机器学习, 网络信息收集, 网络安全, 网络安全平台, 自定义脚本, 随机森林, 隐私保护, 静态分析