abhijitsahoo2004/ml-malware-detector
GitHub: abhijitsahoo2004/ml-malware-detector
基于 Python 和 Scikit-Learn 构建的机器学习恶意软件检测系统，通过分析文件静态特征实现恶意与良性文件的自动分类。
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# 机器学习恶意软件检测器
## 概述
本项目演示了一个基于 Machine Learning 的恶意软件检测系统，使用 Python 和 Scikit-Learn 构建。
该模型分析静态文件特征，并预测文件是潜在恶意的还是良性的。
## 功能特性
- 静态文件分析
- 特征提取
- 熵计算
- 恶意软件分类
- Random Forest 机器学习模型
## 使用的技术
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-Learn
## 模型性能
## 架构
## 项目结构
```
ml-malware-detector/
│
├── dataset/
│ └── malware.csv
│
├── train.py
├── predict.py
├── feature_extractor.py
├── requirements.txt
└── README.md
```
## 未来增强
- PE Header 分析
- Streamlit Web 仪表板
- 实时文件监控
- XGBoost 分类
## 作者
Abhijit Sahoo
标签：Apex, Caido项目解析, Python, Scikit-Learn, 云安全监控, 无后门, 机器学习, 逆向工具, 静态分析