Aarya-B-Iyer/Neural-Entropy-Malware-Detection-Obfuscation-Analysis

# 神经熵恶意软件检测混淆分析 Neural-Entropy XAI 是一个基于深度学习的安全框架，旨在通过 Shannon Entropy 分析来识别经过混淆和加壳的恶意软件。它突破了传统的基于签名的检测方式，通过分析文件结构的数学随机性来识别威胁，并通过可解释性 AI (SHAP) 提供透明的决策依据。 # Neural-Entropy XAI：可解释的恶意软件检测 **Neural-Entropy XAI** 是一个网络安全原型系统，能够通过分析数据的混乱程度来检测复杂的恶意软件——例如勒索软件和加壳可执行文件。通过将信息论与深度学习相结合，该工具能够识别出传统扫描器容易遗漏的混淆“数学指纹”。 ## 主要功能 - **熵计算引擎**：实现了 Shannon Entropy（0.0 到 8.0），用于量化文件的随机性。 - **深度学习分类器**：基于 TensorFlow 的神经网络，使用真实系统二进制文件进行训练。 - **可解释 AI (XAI)**：使用 **SHAP** 值提供可视化证据，解释为何文件被标记为恶意。 - **取证热力图**：可视化文件各段的熵值分布，以精确定位隐藏的恶意载荷。 - **诊断实验室**：通过混淆矩阵和拟合分析进行自动化的性能验证。 ## 技术栈 - **AI 框架**：TensorFlow / Keras - **XAI 引擎**：SHAP (SHapley Additive exPlanations) - **数学工具**：Shannon Entropy，NumPy - **预处理**：Scikit-Learn (MinMaxScaler) - **可视化**：Seaborn & Matplotlib ## 代码逻辑（单元格分解） 1. **单元格 1-2**：环境设置和熵计算逻辑。 2. **单元格 3-4**：数据集生成（模拟数据 vs. 真实系统二进制文件）和特征缩放。 3. **单元格 5**：神经网络架构与训练。 4. **单元格 7**：交互式 XAI 仪表板（上传与分析）。 5. **单元格 8**：模型性能验证（混淆矩阵）。 ## 快速入门 1. 在 Google Colab 中打开 `.ipynb` 文件。 2. 按顺序运行所有单元格以训练模型。 3. 使用 **单元格 7 的仪表板** 上传文件（例如，`.zip` 与 `.txt` 文件的对比）并查看 SHAP 诊断结果。

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