shashwathsgowda/Malware-Detection-Using-Signature-Based-Analysis

## 概述 本项目利用特征码分析、熵分析、标记检测和安全的 payload 提取技术，来检测和清除隐藏在图像文件中的恶意软件。它有助于识别嵌入在 PNG 和 JPEG 图像中的可疑内容，且不会执行 payload。 ## 功能 * 基于特征码的恶意软件检测 * 用于识别隐藏 payload 的熵分析 * 针对可疑模式的标记检测 * 安全的 payload 提取 * 文件处理选项（删除、隔离、跳过） * 教育性数字取证演示 ## 使用的技术 * Python * Flask * Pillow (PIL) * NumPy ## 项目架构 请查看以下路径中的架构图： `Screenshots/architecture.jpeg` ## 项目结构 * Source_Code/ → Python 实现 * Screenshots/ → 输出结果和架构截图 * Sample_Files/ → 测试图像文件 * Project_Report.pdf → 完整的项目文档 ## 展示的技能 * 恶意软件分析 * 静态分析 * 数字取证 * 威胁检测 * 基于特征码的检测 * Python 编程 * 网络安全 ## 未来增强功能 * 基于 Machine Learning 的恶意软件检测 * 高级隐写分析技术 * 实时图像监控 * 扩展的恶意软件特征码数据库

标签：DNS 反向解析, Flask, NumPy, Pillow, Python, 云安全监控, 域环境安全, 数字取证, 无后门, 网络信息收集, 自动化脚本, 逆向工具, 隐写术检测, 静态分析