90363775/malware-detection-using-ML

# 🛡️ 基于机器学习的恶意软件检测系统 一个使用机器学习构建的强大恶意软件检测系统，旨在以高准确率和适应性识别恶意文件。本项目重点通过行为和基于模式的分析，检测已知和未知（零日）恶意软件。 ## 🚀 功能 - 🔍 使用机器学习模型（KNN、Random Forest、SVM）检测恶意软件 - ⚡ 高准确率：**96% – 98.5%** - 🧠 采用特征工程（缩放、选择、编码） - 📊 使用 Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC Curve 进行评估 - 🛡️ 检测**零日攻击** - ⚙️ 实时可扩展的检测系统 - ❌ 降低误报率 ## 🏗️ 技术栈 - **语言：** Python - **库：** Scikit-learn、Pandas、NumPy、Matplotlib - **使用模型：** - K-Nearest Neighbors (KNN) - Random Forest - Support Vector Machine (SVM) ## 📂 项目结构 ├── dataset/ ├── preprocessing/ ├── models/ ├── evaluation/ ├── results/ ├── main.py ├── requirements.txt └── README.md ## ⚙️ 工作原理 1. **数据收集** – 恶意软件与良性文件数据集 2. **预处理** – 特征缩放、选择、编码 3. **模型训练** – KNN、Random Forest、SVM 4. **预测** – 将文件分类为恶意或安全 5. **评估** – Accuracy、F1-score、ROC 曲线 ## 📊 结果 - ✅ 准确率：**96% – 98.5%** - 📈 高 Precision 和 Recall - 📉 低误报率 - 📊 强大的 ROC 曲线表现 ## 🎯 核心优势 - 检测**未知恶意软件（零日攻击）** - 比基于签名的系统具有更强的适应性 - 快速高效，适合实时使用 - 可扩展至大型数据集 ## 📸 输出示例 - 分类报告 - ROC 曲线 ## 🧩 未来改进 - 🔐 集成深度学习（CNN、LSTM） - 🤖 添加可解释人工智能（XAI） - ☁️ 部署为 Web/API 服务 - 📡 实时系统监控 ## 📧 联系方式 **Syed Farhaan** 📍 ATME College of Engineering, Mysore 📧 farhaansyed34@gmail.com ## ⭐ 如果您喜欢这个项目 在 GitHub 上给它点个 ⭐ 并支持这项工作吧！

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