shinuraveendran/AI-Driven-Malware-Analysis-and-Threat-Intelligence-Sharing

GitHub: shinuraveendran/AI-Driven-Malware-Analysis-and-Threat-Intelligence-Sharing

本项目通过自动化分析与威胁情报共享,解决传统签名检测无法应对快速演变的恶意软件问题。

Stars: 1 | Forks: 0

1. VirusTotal 用于初始恶意软件扫描 上传文件 / 哈希值 获取多个反病毒引擎的检测结果 提供: 文件信誉 哈希值(MD5、SHA256) 行为指标 👉 将其视为第一层过滤 2. CAPE Sandbox 用于深度恶意软件分析 在隔离环境中运行可疑文件 捕获: 文件行为 注册表更改 网络活动 释放的文件 👉 这是真实的行为分析,而不仅仅是扫描 3. MISP 用于共享威胁情报 存储: 妥协指标(IOCs) IP 地址 域名 哈希值 允许与其他系统或团队共享 👉 这是您的项目在分析之外变得有用的地方 4. 人工智能 / 机器学习层 从以下提取特征: VirusTotal 报告 CAPE 沙箱日志 执行: 分类(恶意 / 良性) 模式检测 👉 这是决策层
标签:AI驱动安全, Ask搜索, Burp项目解析, CAPE沙箱, Clean Code, DAST, IOCs共享, VirusTotal, 多引擎扫描, 威胁情报共享, 恶意软件分析, 数字取证, 机器学习分类, 模式识别, 沙箱分析, 特征提取, 病毒总览, 网络安全, 网络攻击检测, 自动化分析, 自动化脚本, 行为监控, 请求拦截, 跨站脚本, 逆向工具, 隐私保护