Christoo2003/Ai-malware-analysis-tool

# AI-malware-analysis-tool 本项目探索了使用机器学习来改进恶意软件检测，并与基于签名的传统方法进行了对比。该系统将静态和动态恶意软件分析与 AI 模型相结合，根据提取的特征对恶意文件进行分类。 我所构建的内容 使用 Random Forest 开发了两种机器学习模型 通过恶意软件特征提取创建了自定义数据集 与传统检测工具进行了性能对比 方法论 收集了真实的恶意软件样本（勒索软件、木马、蠕虫、间谍软件、Rootkit） 使用 PEiD、Pestudio 和 VirusTotal 等工具进行了静态分析 使用 Wireshark、Procmon 和 Any.Run 进行了动态分析 提取了诸如熵、API 调用、网络流量和文件行为等特征 使用 Python (Scikit-learn) 对模型进行了训练和测试 环境 Windows 11 虚拟机（恶意软件分析） Kali Linux 虚拟机（AI 模型开发） Oracle VirtualBox（用于环境隔离） 主要发现 基于 AI 的检测显著提高了准确率以及对未知威胁的检测能力 传统的基于签名的工具在应对多态恶意软件时显得力不从心 特征质量对模型性能有重大影响 展示的技能 恶意软件分析（静态 + 动态） 机器学习（Random Forest） 特征工程与数据集创建 威胁检测与分析 虚拟实验环境搭建 📄 完整论文在 github 和 linkedin 上：www.linkedin.com/in/christopher-ogungbe-a0a788269

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