tm5gsonu/malware-analysis-and-detection-using-ML

这是一个你可以放置在项目文件夹中的 **README.md**（直接复制粘贴即可）。 # 恶意软件检测系统 (Streamlit 演示) ## 概述 该项目是一个使用 **Python、Scikit-Learn 和 Streamlit** 构建的简单 **基于机器学习的恶意软件检测 Web 应用**。 该系统使用合成的行为特征（例如）训练一个小型的 Random Forest 模型： * 文件大小 (File Size) * API 调用 * 权限使用 基于这些特征，应用程序可以预测文件是 **Safe（安全）** 还是 **Malware（恶意软件）**。 ## 功能 * 轻量级数据集（自动生成） * Random Forest 分类模型 * 简单的 Streamlit Web 界面 * 实时预测演示 * 可使用 Docker 或普通 Python 环境在本地运行 ## 环境要求 * Python 3.9+ * streamlit * pandas * scikit-learn 安装依赖： ``` pip install streamlit pandas scikit-learn ``` ## 运行应用程序（普通方法） ``` streamlit run app.py ``` 打开浏览器： ``` http://localhost:8501 ``` ## 使用 Docker 运行（推荐以确保可复现性） ### 1. 启动容器 ``` docker run -p 8888:8888 -p 8501:8501 -v C:\Users\neela:/workspace -it jupyter/scipy-notebook ``` ### 2. 在容器内部（Jupyter terminal） ``` pip install streamlit pandas scikit-learn streamlit run app.py ``` ### 3. 打开浏览器 ``` http://localhost:8501 ``` ## 示例测试值 | File Size | API Calls | Permissions | Result | | --------- | --------- | ----------- | ------- | | 120 | 40 | 5 | Safe | | 900 | 350 | 35 | Malware | ## 项目工作流程 1. 生成小型训练数据集 2. 训练 Random Forest 模型 3. 接收来自 UI 的用户输入 4. 预测 malware / safe 5. 在浏览器中显示结果 ## 目的 该项目演示了如何将 **Machine Learning 应用于网络安全 (cybersecurity)**，以一种简单且可解释的方式检测可疑软件行为。

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