Advertisement

基于深度学习的恶意软件检测Python代码和数据集.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包提供了一种基于深度学习技术进行恶意软件检测的方法，并附带相关Python代码及训练所需的数据集。适合研究人员与安全从业者使用。 深度神经网络能够有效挖掘原始数据中的潜在特征，并且无需进行大量预处理或依赖先验知识。在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域中，神经网络取得了许多成功。其中一个关键因素是它们可以从诸如像素或单个文本字符等基本元素中学习到有用的特征。 详细介绍可以参考相关文献资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的恶意软件检测Python代码和数据集.zip
    优质
    本资源包提供了一种基于深度学习技术进行恶意软件检测的方法，并附带相关Python代码及训练所需的数据集。适合研究人员与安全从业者使用。 深度神经网络能够有效挖掘原始数据中的潜在特征，并且无需进行大量预处理或依赖先验知识。在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域中，神经网络取得了许多成功。其中一个关键因素是它们可以从诸如像素或单个文本字符等基本元素中学习到有用的特征。 详细介绍可以参考相关文献资料。
     
  • 基于深度学习的Python恶意软件检测实现.zip
    优质
    本项目利用深度学习技术在Python环境中进行恶意软件检测，通过分析文件特征和行为模式，有效识别潜在威胁，提升网络安全防护能力。 深度神经网络能够高效地从原始数据中提取潜在特征，并且需要的数据预处理较少以及依赖的先验知识也相对较少。在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等众多领域，神经网络取得了显著的成功。其成功的一个重要因素在于它具备直接从像素或单一文本字符这样的基础信息中学习和提炼出有用特征的能力。
     
  • 基于深度学习的加壳恶意软件检测.zip
    优质
    本项目研究并实现了一种基于深度学习技术的新型方法，旨在有效识别和分析嵌入了保护层（即“加壳”）的恶意软件，以提升网络安全防护能力。 基于深度学习的恶意软件检测方法应用于加壳恶意软件的研究和分析。该研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来识别经过复杂加密处理的恶意代码，以提高网络安全防护能力。
     
  • 基于深度学习技术的恶意软件检测方法.zip
    优质
    本研究探讨了利用深度学习技术提升恶意软件检测精度的方法，通过分析大量样本数据，建立高效准确的识别模型。 深度神经网络能够有效地从原始数据中挖掘潜在特征，并且不需要大量的预处理工作或先验知识。在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域，神经网络已经取得了一系列的成功，其中一个关键因素是其可以从像素点或单一字符等基础数据元素直接学习到有用的特征。 有几篇相关文献值得一提：《通过吃整个EXE来检测恶意软件》（2018年）、《使用一维卷积神经网络进行恶意软件检测》（2019年）以及《Lemna: 对基于深度学习的安全应用的解释》。其中，Lemna 提出了一个高精度的方法，用于解析基于深度学习的安全应用程序，并通过融合套索增强混合回归模型解决了现有技术无法处理特征依赖性和非线性局部边界的问题。 LEMNA 工具能够帮助安全分析师理解分类器的行为以及排查错误分类情况等重要问题。此外，《基于字节的深层神经网络激活分析》一文也探讨了深度学习在恶意软件检测中的应用，通过研究模型内部机制来改进系统的性能和可靠性。
     
  • 基于机器学习的安卓恶意软件检测数据集
    优质
    本研究构建了一个用于识别安卓平台上的恶意软件的数据集，并运用了机器学习技术进行高效准确的检测与分析。 基于机器学习的Android恶意软件检测是一种利用人工智能技术来识别和分类Android设备上潜在有害应用程序的方法。通过监控与安卓设备相连的网络活动，可以有效发现可疑的应用程序。机器学习专注于开发能够从数据中自主学习并进行预测分析的计算机程序。这种方法可用于构建模型以评估传入的数据，并用于异常检测。 该方法所使用的数据集包含四个标签：Android_Adware、Android_Scareware、Android_SMS_Malware和Benign，共有355630个条目或实例（行），以及85列特征信息。这些数据已经从CIC存储库中移除并进行了相应的处理。 重写后的主要内容保持不变，只删除了与原文无关的信息如链接、联系方式等，并对部分内容稍作调整以提高流畅性。
     
  • 基于机器学习的恶意软件检测.zip
    优质
    本项目利用机器学习技术开发了一种高效的恶意软件检测系统。通过分析大量样本数据，自动识别潜在威胁，有效提升了网络安全防护水平。 毕业设计是高等教育阶段学生完成学业的重要组成部分，通常在学士或硕士课程即将结束时进行。这是展示学生在整个学习过程中所掌握的知识与技能，并将其应用于实际问题的机会，旨在检验学生的独立思考能力、解决问题的能力以及专业水平。 毕业设计的主要特点包括： 1. **独立性**： 毕业设计要求学生具备自主研究和解决复杂问题的能力。他们需要选定一个课题，查阅相关文献资料，开展实地调研或实验，并提出独特的见解。 2. **实践性**： 通过完成毕业设计项目，学生们能够将课堂上学到的理论知识转化为实际解决方案，从而加深对专业领域的理解。 3. **综合性**： 毕业设计通常需要学生跨学科地运用所学的知识和技能。这有助于培养学生的综合素养，并提升其解决复杂问题的能力。 4. **导师指导**： 在整个毕业设计过程中，学生们会得到一名或多名指导教师的支持与帮助。这些教师将引导学生确定研究方向、制定计划并提供专业建议。 5. **学术规范**： 毕业设计要求遵循严格的学术标准来进行研究工作，包括文献回顾、实验设计、数据收集及分析等环节，并最终提交一份完整的毕业论文和进行答辩。
     
  • 利用机器学习检测恶意请求（含Python代码和数据集）
    优质
    本项目运用机器学习算法识别网络中的恶意请求，包含详细的Python代码及训练所需的数据集，旨在提高网络安全防护水平。 这是作者关于恶意代码分析、网络安全以及系统安全的系列教程，在这些教程里主要通过机器学习、人工智能及深度学习来分析恶意代码，并以在线笔记的形式呈现出来。希望本教程能对您有所帮助，学无止境，让我们一起努力吧。 该系列内容参考了作者在博客和GitHub上的资源，由于访问速度限制的问题，特地上传了一些免费的学习资料供大家使用。其中一篇具体的文章是关于如何利用机器学习进行入侵检测与攻击识别的实例分析，以KDD CUP99数据集为例展开讲解。
     
  • 基于机器学习的恶意软件检测（ZIP文件）
    优质
    本研究采用机器学习算法，旨在开发高效准确的ZIP文件内嵌恶意软件自动检测系统，提升网络安全防护能力。 基于机器学习的恶意软件检测方法包含了一系列用于识别和防御计算机病毒和其他有害程序的技术。这种方法利用了数据驱动的方法来改进安全措施，并通过分析大量样本提高系统的准确性和效率。
     
  • URLNet：基于深度学习的恶意URL检测代码-学习URL表示方法
    优质
    简介：URLNet是一种利用深度学习技术进行恶意URL检测的方法。通过学习URL的特征表示，能够有效识别潜在威胁，增强网络安全防护能力。 URLNet介绍这是通过深度学习学习URL表示以进行恶意URL检测的模型。该模型是基于卷积神经网络（CNN）构建的，并且在字符和单词级别上都利用了URL文本字符串的功能。 要使用这个资源，你需要安装Python 3.6以及以下软件包：TensorFlow 1.8、tflearn 0.3 和 numpy 1.14。模型的数据集格式如下：每一行包括标签（+1表示恶意，-1表示良性）和URL文本字符串：<标签>。 例如： ``` +1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... -1 http://www.exampledomain.com/urlpath/... ``` 可以通过运行以下命令来训练模型： ```bash python train.py ```