恶意软件样本来源(Malware-Sample-Sources)

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简介：
恶意软件样本来源项目致力于收集和分析各类网络威胁中的恶意代码实例，为安全研究人员提供详实的数据支持与研究资源。恶意软件样本源-恶意软件样本库的集合这是一个旨在使恶意软件分析人员更容易找到病毒样本进行分析、研究、逆向工程或审查的项目。恶意软件很难发现，更难对所有可能的地方都有深刻的了解。这是一个活跃的存储库，在其中我们尝试记录尽可能多的资源以帮助您的工作。在处理这些文件时，请务必格外小心，因为众所周知，这些文件是由其原始作者故意设计和开发的恶意程序。我们坚信透明性，并希望好人能够拥有正确的访问权限和工具来分析这些恶意文件。我们欢迎所有需求和贡献！请记住，这些都是实时存在的危险恶意软件！除非您完全确定自己在做什么，请勿运行它们！它们仅用于教育目的。我们强烈建议您在一个原始的沙盒环境或无法连接互联网的专用虚拟机中查看这些文件。如果不小心使用，可能会感染自己的系统或其他人的设备！无需注册以下存储库是最容易上手的，因为它们不需要注册或特殊访问权限。

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恶意软件样本来源(Malware-Sample-Sources)

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恶意软件样本来源项目致力于收集和分析各类网络威胁中的恶意代码实例，为安全研究人员提供详实的数据支持与研究资源。恶意软件样本源-恶意软件样本库的集合这是一个旨在使恶意软件分析人员更容易找到病毒样本进行分析、研究、逆向工程或审查的项目。恶意软件很难发现，更难对所有可能的地方都有深刻的了解。这是一个活跃的存储库，在其中我们尝试记录尽可能多的资源以帮助您的工作。在处理这些文件时，请务必格外小心，因为众所周知，这些文件是由其原始作者故意设计和开发的恶意程序。我们坚信透明性，并希望好人能够拥有正确的访问权限和工具来分析这些恶意文件。我们欢迎所有需求和贡献！请记住，这些都是实时存在的危险恶意软件！除非您完全确定自己在做什么，请勿运行它们！它们仅用于教育目的。我们强烈建议您在一个原始的沙盒环境或无法连接互联网的专用虚拟机中查看这些文件。如果不小心使用，可能会感染自己的系统或其他人的设备！无需注册以下存储库是最容易上手的，因为它们不需要注册或特殊访问权限。

恶意软件样本示例

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本资源包含各种类型的恶意软件样本，旨在用于研究和教育目的。这些样本帮助安全专家理解恶意软件的工作原理，并开发有效的防御机制。恶意软件样本是指用于测试或分析的已知具有恶意行为的程序文件。这些样本通常被安全研究人员用来研究病毒、木马和其他威胁的工作原理，并开发相应的防护措施。在处理这类文件时，必须采取严格的隔离与防护手段以避免对系统造成损害。请注意，在分享和讨论此类话题时，请确保不泄露任何敏感信息或个人联系方式等数据。

Static Malware Analysis Python: Android 静态恶意软件分析

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《Static Malware Analysis Python: Android静态恶意软件分析》是一本专注于利用Python进行Android应用静态安全评估的专业书籍。通过本书，读者可以学习到如何使用Python脚本来自动化提取和解析APK文件中的元数据、代码逻辑等信息，并以此为基础识别潜在的恶意行为特征。书中不仅涵盖了基础的数据结构与正则表达式知识，还深入探讨了各种分析工具及框架的应用技巧，旨在帮助安全分析师高效地开展Android应用的安全审计静态恶意软件分析提供了Android的静态恶意软件分析所需的所有必需的Python代码和数据集。请参阅HTML文件以获取完整的文档。

Microsoft恶意软件分类挑战：超越Microsoft Malware Classification Challenge...

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微软恶意软件分类挑战是由微软发起的一个数据科学竞赛，旨在通过改进恶意软件的分类和识别来增强计算机安全。参与者需利用提供的大量恶意软件样本进行训练，创建模型以准确预测新型威胁的类别。此挑战促进了先进算法和技术的发展，有助于保护全球用户免受网络犯罪侵害。微软恶意软件分类挑战（BIG 2015）的基准已被超越，我的解决方案在排行榜上的得分为0.1826662。该方案很简单，但数据准备过程较为繁琐。它仅利用.byte文件来预测类别，并通过计算两字节代码（从00到FF以及??）的频率来进行预测。要在使用这些文件之前进行以下步骤： - 从训练和测试7z中提取.byte文件。 - 将.byte文件压缩为.byte.gz格式并移动至train_gz/ test_gz目录下。这两个步骤会花费大量时间，大约6小时左右。完成以上操作后，您将拥有10868个训练文件以及10873个gz格式的测试文件。最后运行以下命令： python data_consolidation.py

恶意软件样本、分析练习及其他有趣资源

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本专栏提供丰富的恶意软件样本及深度分析案例，旨在帮助安全爱好者和技术专家提升病毒分析与防护技能。同时分享各类网络安全相关的实用工具和资讯。该存储库旨在提供各种恶意文件和其他工件的访问权限。请注意，大多数样本不会被存档或受密码保护，但通常会使用“感染”的标准密码进行加密。所有样本均位于受密码保护的ZIP归档中。除了提供这些样本外，我还将定期发布恶意软件分析练习，涵盖广泛的恶意软件主题，并附带详细的解决方案和演练。以下是最近的一些更新： 2021年3月16日 2021年1月30日 2021年1月23日 2021年1月15日（两次） 2021年1月9日 2021年1月7日 2021年1月2日 2020年12月26日 ……

Kaggle-Malware：微软恶意软件分类挑战的第三名解题方案

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本项目是针对微软在Kaggle平台上发起的恶意软件分类挑战赛中获得第三名的解决方案分享，详细介绍了模型构建、特征工程和算法选择等关键环节。 Kaggle 第三名解决方案由米哈伊尔·特罗菲莫夫、德米特里·乌里扬诺夫和斯坦尼斯拉夫·谢苗诺夫提供，在私人排行榜上获得了 0.0040 分。为了重现提交，请确保检查 `./src/set_up.py` 文件中的路径设置。随后，执行以下步骤： 1. 运行脚本：运行 `./create_dirs.sh` 2. 切换目录至源代码文件夹并运行主脚本： ``` cd ./src ./main.sh ``` 3. 返回到顶层目录。 4. 执行 Jupyter 笔记本段落件，包括以下内容： - learning-main-model.ipynb - learning-4gr-only.ipynb - semi-supervised-trick.ipynb - final-submission-builder.ipynb 所需依赖关系如下： - Python 2.7.9 或 Python 3.1.0 - sklearn 0.16.1 - numpy 1.9.2 - pandas 0.16.0 - scikit-image 1.1.1 - pypy 2.5.1（安装了 joblib 0.8.4） - scipy 0.15.1 - xgboost

恶意软件分类：构建智能反恶意软件系统-源码

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本项目旨在开发一种先进的智能反恶意软件系统，通过机器学习技术对恶意软件进行高效准确的分类。提供源代码以供研究和改进。构建智能反恶意软件系统：采用支持向量机进行深度学习的恶意软件分类方法有效且高效地缓解恶意软件一直是信息安全领域的重要目标。开发能够抵御新型未知威胁的反恶意软件系统，可以为多个行业带来显著益处。我们设想了一种利用深度学习（DL）模型的强大功能来构建智能反恶意软件系统的方案。通过数学概括的方法，该系统能检测新发布的恶意软件，并识别其所属家族类型。换句话说，我们的目标是找到一个映射关系f：x→y，其中x代表给定的恶意软件样本，而y为其对应的恶意软件类别。为此我们使用了Malimg数据集进行研究和实验。此数据集中包含了从各种二进制文件中提取并处理成图像形式的大量恶意软件实例。基于该数据集，我们训练了几种深度学习模型以对不同家族的恶意软件进行分类：CNN-SVM、GRU-SVM 和 MLP-SVM。实验证据表明，在这几种模型当中，GRU-SVM表现最为突出，其预测准确率达到了约84.92%。这一结果合乎情理地反映了循环神经网络（RNN）在处理序列数据上的优势，特别是在应对复杂且变化多端的恶意软件特征时尤为有效。

阿里云恶意文件样本数据集

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阿里云恶意文件样本数据集是由阿里云精心打造的专业安全数据库，内含丰富多样的恶意软件和病毒样本，为研究人员提供宝贵的分析与研究资源。阿里云安全恶意程序检测功能可以有效识别并处理潜在的安全威胁，保障用户的数据和系统安全。

基于GAN技术的Android恶意软件对抗样本防护

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本研究利用生成对抗网络（GAN）技术开发了一种新型防御机制，旨在有效识别和抵御针对Android操作系统的恶意软件攻击，增强移动设备的安全性。本段落探讨了基于生成对抗网络（GAN）的Android恶意应用防御技术，在移动安全领域具有重要意义。一、 Android 恶意软件检测概述随着Android平台上的恶意应用程序日益复杂，传统的检测手段已无法满足需求。因此，研究者们开始采用机器学习方法来提高对这些威胁的识别能力。二、机器学习在Android恶意应用中的作用利用诸如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络等算法，可以更有效地分类与分析潜在有害的应用程序，从而提升检测效果。三、对抗样本攻击原理及影响对抗性实例通过微小但精心设计的修改来误导机器学习模型作出错误判断。这表明即使是最先进的防护措施也可能被这种新型威胁所绕过。四、 GAN技术介绍及其在生成高质量对抗样例中的应用 GAN由两个主要组件构成：一个是负责创造逼真样本以混淆检测系统的生成器；另一个则是评估这些假造数据真实性的“判别器”。通过不断迭代，两者能够协同工作来制造出难以区分于正常输入的恶意软件变种。五、 DD_GAN防御体系针对上述挑战，研究人员开发了一套名为DD_GAN的新系统。该框架通过对GAN架构进行优化，并结合额外的安全措施（如后处理步骤和攻击识别机制），显著增强了抵御复杂威胁的能力。六、实验验证与结论通过在Drebin数据集中测试，结果显示DD_GAN能够有效地抵抗包括JSMA-Z和Droid-C&W在内的多种已知对抗性攻击。这表明该方案不仅提高了检测精度，还大大提升了整个系统的安全性水平。综上所述，本段落提出了一种创新性的防御策略——基于GAN的Android恶意应用防护机制，并通过实验证明了其有效性与可靠性。这一成果为未来移动设备的安全研究开辟了新的方向和可能性。