ArRa06/Malware-Detection-Using-Machine-Learning

# 使用机器学习进行恶意软件检测 一个使用 Python 构建的网络安全机器学习流水线。它使用随机森林分类器来分析数据集特征，以实现自动化、高精度的恶意软件家族分类，超越了基于标准签名的检测方法。 ## 📊 数据集 本项目使用了在 Kaggle 上托管的**微软恶意软件分类挑战赛**的数据。该数据集由代表九个不同家族混合的已知恶意软件文件组成。 * **`dataset.csv`**：包含用于训练模型的提取特征。 * **`trainLabels.csv`**：包含训练数据对应的类别标签（恶意软件家族）。 ## 🚀 项目概述与方法论 传统的基于签名的恶意软件检测难以跟上多态和快速演变的威胁。本项目应用机器学习方法来克服这些局限： * **算法：** **随机森林分类器** - 选择它是因为其对过拟合的鲁棒性，以及处理网络安全领域常见的高维、复杂数据集的能力。 * **目标：** 基于静态/动态特征，将恶意软件样本准确分类到其所属家族。 * **工作流程：** 1. 数据加载与预处理 2. 特征工程 / 选择 3. 模型训练（随机森林） 4. 评估与分类 ## 📂 仓库结构 * `Malware_Detection.ipynb`：主要的 Jupyter Notebook，包含数据探索、预处理、模型训练和评估的所有代码。 * `dataset.csv`：用于模型的特征数据集。 * `trainLabels.csv`：分类任务的目标标签。 ## 🛠️ 技术栈 * **语言：** Python 3.x * **环境：** Jupyter Notebook (`.ipynb`) * **机器学习：** Scikit-Learn (Random Forest) * **数据处理：** Pandas, NumPy * **可视化：** Matplotlib, Seaborn ## 💻 设置与使用 **1. 下载项目文件：** 将仓库文件下载到您的本地机器，并在项目目录中打开终端。 **2. 安装所需依赖：** 确保您已安装必要的 Python 库。通常可以通过 pip 安装它们： ``` pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib jupyter ```

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