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MalwareClassify：第三届「阿里云安全算法挑战赛」的恶意软件分类原始码

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简介：
MalwareClassify是第三届阿里云安全算法挑战赛的核心项目，旨在通过开源代码促进恶意软件分类研究与技术进步。 恶意软件分类可以采用机器学习方法，并且通常基于API调用序列进行分析。特征提取主要使用n-gram和tfidf技术，而模型训练则依赖于lightgbm工具。具体来说，根据API序列对恶意软件类型进行分类时，大多数功能是从这些序列中抽取的。 提供的代码包括以下几个部分： 1. `file_split.py`：用于读取csv文件，并按照不同的文件ID组织数据。 2. `preprocess.py`：负责将每个文件重新导入并转换为json格式及序列化API调用信息。 3. `basic_feature.py`：提取简单的特征以供后续处理使用。 4. `tfidf_model.py`：生成用于文本表示的TF-IDF模型，以便于进一步的数据分析和机器学习任务。 5. `feature.py`：利用预先构建好的TF-IDF模型转换训练数据集与测试数据集，为机器学习算法准备好输入特征向量。 6. `light_gbm_model.py`：进行模型调参工作以优化性能指标。 7. `model_predict.py`：用于结果预测的脚本。 这些代码曾提交至第三届“阿里云安全算法挑战赛”，最终排名在前30名之外，但未进入前十。

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  • MalwareClassify：第三届「阿里云安全算法挑战赛」的恶意软件分类原始码
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    MalwareClassify是第三届阿里云安全算法挑战赛的核心项目，旨在通过开源代码促进恶意软件分类研究与技术进步。 恶意软件分类可以采用机器学习方法，并且通常基于API调用序列进行分析。特征提取主要使用n-gram和tfidf技术，而模型训练则依赖于lightgbm工具。具体来说，根据API序列对恶意软件类型进行分类时，大多数功能是从这些序列中抽取的。 提供的代码包括以下几个部分： 1. `file_split.py`：用于读取csv文件，并按照不同的文件ID组织数据。 2. `preprocess.py`：负责将每个文件重新导入并转换为json格式及序列化API调用信息。 3. `basic_feature.py`：提取简单的特征以供后续处理使用。 4. `tfidf_model.py`：生成用于文本表示的TF-IDF模型，以便于进一步的数据分析和机器学习任务。 5. `feature.py`：利用预先构建好的TF-IDF模型转换训练数据集与测试数据集，为机器学习算法准备好输入特征向量。 6. `light_gbm_model.py`：进行模型调参工作以优化性能指标。 7. `model_predict.py`：用于结果预测的脚本。 这些代码曾提交至第三届“阿里云安全算法挑战赛”，最终排名在前30名之外，但未进入前十。
     
  • 第三届阿里云安全算法竞赛数据集
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    简介：第三届阿里云安全算法竞赛数据集是由阿里云精心准备的一系列真实世界网络安全挑战的数据集合，旨在促进全球安全研究人员和开发者的交流与合作。该数据集涵盖多种类型的安全问题，如恶意软件分析、入侵检测等，为参赛者提供丰富的实战经验。 在信息安全领域，恶意软件的检测与防范是一项至关重要的任务。为了推动技术的进步，阿里云举办了一系列的安全算法挑战赛，其中第三届大赛聚焦于通过API指令序列数据对软件进行分类，旨在识别正常软件与五类恶意软件。本次挑战赛的数据集为参与者提供了丰富的学习和研究资源，下面我们将深入探讨这个数据集的构成及其潜在的应用价值。 该数据集的核心是train.csv文件，这是一个CSV格式的文件，通常包含多列数据，每行代表一个样本。这些列的内容可能包括以下部分： 1. **样本ID**：每个样本都有一个唯一的标识符，方便后续分析和模型训练。 2. **标签**：根据描述，数据集中有两类标签：正常软件（良性）和其他五类恶意软件。这些标签可能是数字编码或字符串形式，用于指示样本所属的类别，是模型训练的目标变量。 3. **API指令序列**：这是数据集的核心部分，记录了Windows可执行程序在沙箱环境中模拟运行时调用的API函数序列。通过分析这些特定的API序列可以识别恶意软件的行为特征。 除了上述信息外，该数据集中还可能包含样本的其他元数据（例如文件大小、创建时间、MD5哈希值等），这有助于模型理解和区分不同的软件行为类型。 为了利用这个数据集进行研究和开发工作，首先需要对提供的API指令序列进行预处理。可以采用词袋模型、TF-IDF方法或者更复杂的LSTM网络来将这些序列转化为机器学习模型能够理解的特征形式。 接下来，在选择合适的机器学习或深度学习算法时，考虑到正常软件样本通常远多于恶意软件样本的情况，需要特别注意解决类别不平衡问题。常见的策略包括过采样和欠采样等技术来平衡各类别的数量，并通过交叉验证及调整超参数等方式优化模型性能。 在评估模型的性能指标方面，可以考虑准确率、精确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线等多种标准。同时，在实际应用中还需要关注模型实时运行时的表现和误报情况等关键因素。 综上所述，第三届阿里云安全算法挑战赛提供的数据集为研究者与工程师提供了一个宝贵的平台，通过分析API指令序列可以探索并构建更高效、准确的恶意软件检测系统以应对日益严峻的信息安全威胁。
     
  • 阿里云安全恶意软件检测数据集
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    阿里云安全恶意软件检测数据集是一套全面涵盖各类恶意软件样本的数据集合，旨在为开发者和研究人员提供一个评估与改进恶意软件检测技术的平台。 security_submit.csv security_train.zip security_test.zip
     
  • 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
     
  • 第三届阿里云磐久智维算法竞赛 - 大规模日志故障诊断挑战.zip
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    简介：第三届阿里云磐久智维算法竞赛聚焦大规模日志故障诊断挑战，旨在通过创新算法提升系统智能化运维水平，促进技术社区交流合作。 【项目资源】： 涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源、音视频素材及网站开发等各类技术项目的源代码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT框架应用，Linux系统编程，iOS移动端开发，C++/Java/python/web/C#语言项目，EDA设计与仿真工具Proteus和实时操作系统RTOS相关的多个开源项目。 【项目质量】： 所有提供的源码均经过严格测试验证，并确保可以直接运行。 功能经确认无误后方会上线分享给用户使用。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，无论是初学者还是有一定基础的学习者皆可从中受益。 这些项目可用于毕业设计、课程作业和工程实训等多种场景的实践操作需求。 【附加价值】： 每个项目都具有较高的参考借鉴意义，可以直接用于二次开发与创新应用中。 对于具有一定技术背景的研究人员或爱好者而言，在此基础上进行修改扩展以实现更多功能将更具挑战性和趣味性。 【沟通交流】： 如在使用过程中遇到任何问题，请随时联系博主寻求帮助和支持；我们鼓励用户积极下载和利用这些资源，并欢迎各位相互学习、共同成长。
     
  • 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
     
  • 阿里云安全恶意程序检测-正式版1
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    阿里云安全恶意程序检测正式版提供全面、高效的病毒木马查杀服务，利用先进的AI技术精准识别并清除各类恶意软件，保护用户数据与隐私的安全。 1. 研究框架 2. 数据探索与基线模型构建 3. 高阶数据探索与优化方案 4. 结果分析 注意：原文中的“12.”、“23.”以及“134.”、“331.”这些数字序号可能是为了表示章节或者部分的编号，重写时保持了原有的结构和顺序。如果需要进一步调整或解释，请告知。
     
  • 第三届泰迪杯竞赛挑战赛.zip
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    第三届泰迪杯竞赛挑战赛致力于通过团队合作与创新思维解决复杂数据科学问题，为参赛者提供展示技能、交流学习和职业发展的平台。 第三届“泰迪杯”挑战赛的代码和论文已发布。
     
  • 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。