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

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简介：
《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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • Static Analysis for Secure Programming(用于安全编程的静态分析)
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    《Static Analysis for Secure Programming》是一本专注于通过静态代码分析技术提升软件安全性的重要著作。它为开发者提供了预防常见安全漏洞、增强系统稳定性的实用指导和工具，帮助他们在编程早期阶段识别并修复潜在的安全问题，从而构建更加可靠的应用程序。 “我们设计Java语言的初衷是使其能够进行静态分析。这本书展示了如何应用高级静态分析技术来创建更安全、更可靠的软件。” ——比尔·乔伊（Sun Microsystems联合创始人，Java编程语言共同发明人） “如果你想了解新的代码扫描工具是如何提高你的软件安全性的话，那么你应该读一读这本书。作为同类书籍中的首部作品，《使用静态分析的安全编程》写得非常出色，并且能够让你掌握所需知识而不陷入细节的繁琐之中。此书树立了标准。” ——大卫·沃格尔（加州大学伯克利分校副教授）
     
  • Android恶意软件_2020：2020年流行的Android恶意软件
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    本报告深入分析了2020年度在Android平台广泛传播的各类恶意软件的特点与趋势，旨在帮助用户识别并防范潜在威胁。 2020年流行的Android威胁包括一月的静音广告软件（样本哈希值为75fd1658cd6cb56f9194dbb1aabadd64、80abde70e5f4d4dc7ace31586097e026和1250f1296c0e92112d554960d4f99710），以及新的Anubis样本（哈希值为d4be1208d35bc8badb0fa97a36a28c8c和d936dad9349ebe2daf8f69427f414fdc）。此外，还有Coybot巴西银行木马（样本哈希值为058de750a4a2402104e4bd22179f843和bf20ad4fcc9fb6910e481a199bb7da6），以及面包木马（样本哈希值为2273af79cae07c3d0d07eb4d3f30d6和bcdd9bcd29dd918466）。
     
  • 恶意软件分析案例
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    本案例深入剖析了典型恶意软件的行为模式和技术特征，通过详细的技术解读和实战操作，旨在提升安全专业人士对威胁的识别与应对能力。 恶意代码分析实例：病毒与木马的实际案例分析
     
  • Android恶意软件检测实验数据分析
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    本研究通过分析Android平台上的恶意软件数据，旨在探索有效的检测方法和技术，提升移动设备的安全性。 在Android平台上，恶意代码是一个严重的问题，威胁着用户的隐私安全和设备稳定性。这个Android恶意代码检测实验数据集合提供了一种深入理解、研究和对抗这些威胁的方式。该数据集通常包含大量的样本，用于训练和测试恶意代码检测模型，帮助研究人员和开发者识别潜在的恶意行为。 在数据.csv文件中，我们可以期待找到以下关键知识点： 1. **样本特征**：CSV文件可能列出了每个Android应用（APK）的一系列特征，这些特征可以是静态或动态的。静态特征包括元数据（如包名、权限、签名信息）、Manifest文件内容和DEX文件分析等。动态特征则涉及应用程序运行时的行为，如网络活动、系统调用序列及API调用模式。 2. **标签系统**：每个样本都会有一个标签来指示它是恶意软件还是良性软件。这通常是二分类问题（即区分恶意与非恶意），但也可能包含更细粒度的标签，例如特定类型的恶意软件家族。 3. **数据预处理**：在使用这些数据进行机器学习或深度学习模型训练之前，通常需要执行一系列预处理步骤，如缺失值填充、异常值处理和特征缩放等操作。 4. **特征工程**：为了提取更有用的信息，可能已对原始特征进行了进一步的加工与转换。例如计算频率分布、聚类分析或者使用NLP技术解析字符串特征。 5. **模型构建**：这些数据可用于建立各种类型的检测模型，如决策树、随机森林和支持向量机等，并且每个模型都需要合适的评估指标以衡量其性能表现。 6. **交叉验证**：为了准确地评价模型的预测能力，在训练过程中通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过使用交叉验证方法，可以确保所构建的模型具有良好的泛化性。 7. **混淆矩阵**：在评估机器学习算法时，利用混淆矩阵可以帮助我们了解其误报率和漏报率等关键指标的具体数值情况。 8. **恶意代码行为分析**：通过对数据集中包含的各种恶意样本进行深入研究与剖析，可以揭示出常见于Android平台上的各类攻击手段和技术特点。 9. **持续更新**：鉴于新型威胁不断出现并演变发展，保持数据集的时效性至关重要。因此需要定期添加新的恶意软件示例及其特征信息来确保检测模型的有效性和准确性。 10. **伦理与隐私保护**：在处理此类敏感的数据集合时必须严格遵守相关法律法规要求，并采取必要的去标识化措施以防止泄露用户个人信息。
     
  • Android恶意软件检测实验数据分析
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    本研究聚焦于分析Android平台上的恶意软件检测数据，旨在通过详实的数据实验评估现有安全机制的有效性，并探索新的检测方法。 在Android平台上，恶意代码是一个严重的问题，威胁着用户的隐私安全和设备稳定性。这个Android恶意代码检测实验数据集合提供了一种深入理解、研究和对抗这些威胁的方式。实验数据通常包含大量的样本，用于训练和测试恶意代码检测模型，帮助研究人员和开发者识别潜在的恶意行为。 在数据.csv文件中，我们可以期待找到以下关键知识点： 1. **样本特征**：CSV文件可能列出了每个Android应用（APK）的一系列特征，这些特征可以是静态的或动态的。静态特征包括元数据（如包名、权限、签名信息）、Manifest文件内容、DEX文件（Dalvik字节码）分析等。动态特征则涉及应用程序运行时的行为，如网络活动、系统调用序列、API调用模式等。 2. **标签系统**：每个样本都会有一个标签，指示它是恶意软件还是良性软件。这通常是二分类问题（恶意非恶意），但也可能包含更细粒度的标签，如特定类型的恶意软件家族。 3. **数据预处理**：在使用这些数据进行机器学习或深度学习模型训练之前，通常需要进行预处理步骤，如缺失值填充、异常值处理、特征缩放或编码等。 4. **特征工程**：为了提取更有用的信息，可能已经对原始特征进行了工程化处理，如计算频率、聚类、编码特定模式或者使用NLP技术解析字符串特征。 5. **模型构建**：这些数据可用于构建各种类型的检测模型，如决策树、随机森林、SVM和神经网络等。每个模型都需要合适的评估指标，如准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等。 6. **交叉验证**：在训练过程中，数据通常会被分割为训练集、验证集和测试集，以便进行模型性能的可靠评估。交叉验证是确保模型泛化能力的有效方法。 7. **混淆矩阵**：评估模型性能时，混淆矩阵是一个重要的工具，它显示了模型预测的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的数量。 8. **恶意代码行为分析**：通过对数据中的恶意样本进行分析，可以了解恶意软件的常见策略和技术，如广告欺诈、隐私泄露和恶意扣费等。 9. **持续更新**：由于恶意软件不断进化，保持数据集的最新性至关重要。新的恶意样本和特征需要定期加入以确保检测模型的有效性和时效性。 10. **伦理与隐私**：处理这类数据集时必须遵守严格的伦理准则，确保敏感信息已去标识化，保护用户隐私。 通过深入研究数据.csv文件中的内容，不仅可以提高恶意代码检测的准确性，还可以增进对Android恶意软件行为的理解，并有助于开发更有效的防御策略和安全解决方案。
     
  • 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