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# 4-Pipeline 混合恶意软件检测架构 实现一个全面安全的静态检测框架，完全避免动态文件执行漏洞。它将结构化的 PE 特征映射到机器学习，同时将二进制图像表示摄入到深度学习拓扑中。 该架构利用一个堆叠的 **Meta-Learner** 来动态融合 4 个独立评估管道之间的边界。 ## 4 个评估管道 * **Pipeline 1 (XGBoost)**：分析从 Portable Executable (PE) 头提取的静态结构数组，使用类似 EMBER 数据集维度的指标。 * **Pipeline 2 (ResNet18 CNN)**：分析二进制的 2D 视觉表示（图像映射），检测复杂的几何结构。 * **Pipeline 3 (Custom CNN)**：一个轻量级原生构建的卷积拓扑，与 ResNet18 并行运行，以捕获低级视觉伪影。 * **Pipeline 4 (Meta-CNN Conv1D)**：不通过手动评分模型可信度，而是使用 1D 卷积神经网络按顺序融合管道 1-3 的概率，以安全地计算最终的 `Malware` 与 `Benign` 分类。 ## 可解释性 * **特征重要性**：在 XGBoost 评估期间提取的表格指标的原生权重排名。 * **Grad-CAM 可视化**：原生从最终的 ResNet 卷积层提取梯度，输出热图以定位恶意文件的几何结构。 ## 安全指令 **不要**执行 PE 输入。完全处理字符串、依赖项和图形等效表示，避免任何直接机器层解析约束，仅使用原生可用的 CSV 和结构化 JPG 映射。 ## 用法 数据路径原生地从本地 `/dataset/` 加载数组： * `/dataset/images/` → 预抓取的 Malimg 图像，直接拆分为 `malware/` 和 `benign/`。 * `/dataset/features/` → EMBER 表示原生解析为 `.csv` 属性。 1. 显式集成 Python 依赖项（PyTorch、XGBoost、Scikit-Learn、OpenCV）。 2. 指引系统组件运行而不进行结构输入，自动评估模拟结构数据集数组，确保在原生 PyTorch 上执行稳定性。 ``` python train.py ``` ``` python predict.py ```

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