siya25bcy10204-sketch/NeuroShield-AI-Malware-Detection

# NeuroShield-AI-Malware-Detection NeuroShield AI 是一个自学习恶意软件检测系统，它通过行为分析和受神经形态启发的时间模式识别来识别未知的网络威胁。 # NeuroShield AI 恶意软件检测 ## 概述 NeuroShield AI 是一个自学习恶意软件检测系统，旨在通过行为分析和受神经形态启发的时间模式识别来识别未知的网络威胁。 与依赖预定义恶意软件特征的传统杀毒软件解决方案不同，NeuroShield AI 专注于分析文件访问、注册表修改、网络活动和 CPU 使用率等行为模式，以检测可疑活动和潜在的零日威胁。 # 团队信息 #团队名称 - Code Queens ### 团队成员 **Siya Dubey** 注册号：25BCY10204 **Vanshika Verma** 注册号：25BCY10171 ### 学业信息 专业：网络安全与数字取证 B.Tech 年级：一年级 # 问题描述 自学习恶意软件行为检测 无需预定义特征即可适应不断演变的攻击模式。这就是神经形态计算真正发挥作用的地方——时间模式识别 示例： 已知恶意软件特征 → 检测到 未知恶意软件特征 → 未检测到 随着网络威胁的不断演变，基于特征的检测在面对零日攻击和以前未见的恶意软件时通常会失效。 # 提议方案 NeuroShield AI 使用行为分析代替特征匹配。 系统分析内容： * 文件访问活动 * 注册表更改 * 网络连接 * CPU 使用模式 * 进程行为 通过学习事件的时间模式，即使在以前从未遇到过该恶意软件的情况下，系统也能识别出可疑行为。 # 神经形态计算概念 人类大脑： 事件 1 → 事件 2 → 事件 3 → 决策 NeuroShield AI： 进程启动 → 文件访问 → 注册表修改 → 网络请求 → 加密活动 → 威胁检测 这种时间模式识别方法实现了具有自适应性和智能性的恶意软件检测。 # 功能 * 自学习恶意软件检测 * 行为分析 * 零日威胁检测 * 时间模式识别 * 受神经形态启发的架构 * 威胁评分生成 * 用户友好的仪表板 # 系统架构 系统事件 ↓ 特征提取 ↓ 行为分析 ↓ 时间事件流 ↓ 神经形态学习引擎 ↓ 威胁检测 ↓ 威胁评分生成 # 技术栈 前端： * HTML * CSS * JavaScript 未来增强： * Python * Flask * Pandas * Scikit-Learn * PyTorch * 脉冲神经网络 (SNNs) # 项目目标 1. 无需依赖特征即可检测未知恶意软件。 2. 提高零日威胁检测率。 3. 随着时间的推移学习行为攻击模式。 4. 展示受神经形态启发的网络安全解决方案。 5. 提供用户友好的恶意软件分析仪表板。 # 预期成果 * 早期检测可疑活动。 * 减少对特征数据库的依赖。 * 更好地适应不断演变的攻击模式。 * 增强网络安全意识和防护。 # 未来展望 * 实时系统监控。 * 基于 AI 的威胁情报集成。 * 企业级部署。 * 神经形态硬件加速。 * 高级行为分析。 # 参考文献 1. 神经形态计算研究论文 2. 恶意软件行为分析研究 3. 网络安全威胁情报报告 4. MITRE ATT&CK 框架 5. NIST 网络安全框架 # 实用链接 MITRE ATT&CK： https://attack.mitre.org/ NIST 网络安全框架： https://www.nist.gov/cyberframework OWASP： https://owasp.org/ GitHub： https://github.com/ # 结论 NeuroShield AI 通过专注于行为和时间模式分析，而不是传统的基于特征的方法，展示了一种受神经形态启发的恶意软件检测方法。该项目突显了自学习网络安全系统在检测未知和不断演变的威胁方面的潜力。

标签：人工智能, 凭据扫描, 后端开发, 多模态安全, 数据可视化, 用户模式Hook绕过, 神经形态计算, 网络安全, 逆向工具, 隐私保护