aggelikimp1/Feature-analysis-for-malware-detection

# 恶意软件检测的特征分析 本 repository 包含了为分析和评估 EMBER2024 dataset 而开发的代码，这些工作是在学位论文的框架内完成的。 该代码已在 Python 3.10 环境下进行了测试。 首先，为了能够运行此代码，您需要从以下链接下载 EMBER dataset，并按照其中描述的步骤操作：https://github.com/FutureComputing4AI/EMBER2024 具体而言，您需要为其安装以下文件类型的 .dat 文件：ELF、APK、PDF、Win64。 repository 中每个 .py 文件的名称都表明了该特定实验所使用的特征。 文件 win64_exper.py 涉及最后一次实验，该实验对比了新旧特征。 因此，在为变量 data_path 设置了正确的路径（并根据需要更改了 subsets）之后，就可以运行此代码了。

标签：Apex, EMBER数据集, Python, 无后门, 机器学习, 特征工程