HARISH2709/Intelligent-Malware-Detection-using-Machine-Learning-and-Behaviour-Analysis
GitHub: HARISH2709/Intelligent-Malware-Detection-using-Machine-Learning-and-Behaviour-Analysis
本项目通过机器学习与行为分析提升恶意软件检测的准确性与泛化能力,解决传统签名检测滞后的问题。
Stars: 0 | Forks: 0
# Intelligent-Malware-Detection-using-Machine-Learning-and-Behaviour-Analysis
标签:AMSI绕过, Apex, APT检测, BSD, Caido项目解析, F1分数, PB级数据处理, ROC曲线, 人工智能, 准确率, 分类算法, 威胁情报, 威胁检测, 安全运维, 开发者工具, 异常检测, 恶意软件, 数据挖掘, 无监督学习, 智能恶意软件检测, 机器学习, 样本分析, 模型训练, 模式识别, 沙箱技术, 深度学习, 混淆矩阵, 特征工程, 特征提取, 用户模式Hook绕过, 监督学习, 终端安全, 网络安全, 自动化分析, 误报率, 跨站脚本, 逆向工具, 隐私保护, 高维数据