jeevi591/Malware-Analysis

# 恶意软件分析 一个基于机器学习的恶意软件分析项目，使用多种分类算法来检测和分析恶意软件。 ## 概述 本仓库包含使用各种机器学习模型和技术进行的全面恶意软件分析实现。该项目探索了不同的算法来对恶意软件行为模式进行分类和理解。 ## 项目结构 - **Xgboost/** - 基于 XGBoost 的恶意软件分类模型 - **lightgbm/** - 基于 LightGBM 的恶意软件分类模型 - **randomforest/** - 基于 Random Forest 的恶意软件分类模型 - **research_intern (4).pdf** - 研究文档和发现 ## 使用的技术 - **机器学习：** XGBoost, LightGBM, Random Forest - **编程语言：** Python, Jupyter Notebooks - **目的：** 恶意软件检测与分类 ## 快速开始 1. 克隆该仓库 2. 安装所需的依赖项 3. 探索各个算法文件夹中的 notebooks 4. 查看研究文档以获取详细发现 ## 仓库统计 - **主要语言：** Jupyter Notebooks (92.2%) - **次要语言：** Python (7.8%) ## 许可证 有关许可证信息，请参阅该仓库。 有关更多详细信息，请参阅仓库中包含的研究文档。

标签：Apex, DAST, LightGBM, URL发现, XGBoost, 安全检测, 恶意软件分析, 机器学习, 自定义DNS解析器, 逆向工具, 随机森林