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恶意模拟锁机软件的源代码。

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简介：
该恶意软件生成器源码专门用于创建模拟设备锁定的工具，其主要功能在于干扰和欺骗用户，使其误以为设备已被锁定。这些源码通常被用于进行网络钓鱼攻击或其他恶意活动，旨在窃取敏感信息或造成其他损害。开发者利用这些代码片段，可以快速构建出能够模拟锁屏界面的应用程序，从而达到迷惑用户的目的。 这种类型的工具的生成和传播，对用户的数据安全构成潜在威胁。

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  • 恶搞锁机软件生成器源代码
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    恶搞锁机软件生成器源代码是一款用于创建定制化恶作剧应用的开源工具，允许用户轻松编写并编译针对Android设备的屏幕锁定程序。请注意，使用此类软件时务必遵守法律法规和道德规范，不得侵犯他人隐私或造成不便。 恶搞锁机软件生成器的源码提供了一种娱乐方式，但请注意使用此类工具可能带来的法律风险和道德问题。在进行任何开发或分发之前，请确保遵守相关法律法规，并考虑到对他人设备造成的影响。建议将技术用于积极正面的目的，以促进社会的发展与进步。
     
  • 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。
     
  • Python源代码用于PC恶意软件检测
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    本项目采用Python编写源代码，旨在开发一套高效精准的PC端恶意软件检测系统，保障用户信息安全。 恶意软件是当今互联网上最严重的安全威胁之一。不幸的是，新的恶意软件样本数量急剧增加：反恶意软件供应商现在每年要处理数以百万计的潜在恶意软件样本。因此，许多研究报道了使用数据挖掘和机器学习技术来开发智能恶意软件检测系统的方法。这些工作采用了不同的特征集和数据集来训练分类模型。尽管它们在自己的测试数据上显示出了很高的准确率，但大多数模型会迅速过时，因为恶意软件不断进化。当采用混淆技术和多态性技术时，许多现有的方法效果不佳。 在此研究中，我们提出了一种基于操作码、数据结构和导入库的数据挖掘技术的有效恶意软件检测方法。此外，我们使用了不同的分类器并进行了实验来评估我们的方法。另外，通过实验证明我们的方法能够检测到新的未知恶意软件，并且可以识别2017年收集的新鲜样本。为了测试模型的鲁棒性，我们在恶意软件上应用了混淆技术进行测试。
     
  • 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）。
     
  • 基于机器学习的Android恶意软件检测模型（含源码）.zip
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    本资源提供一个基于机器学习的Android恶意软件检测模型及其完整源代码。通过深度分析和特征提取技术，有效识别潜在威胁，保障移动设备安全。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目参考学习。作为参考资料，若需实现其他功能，则需要能够理解代码并热爱钻研，自行调试。基于机器学习的Android恶意软件检测模型（源码）.zip
     
  • 恶意软件取证
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    《恶意软件取证》一书专注于揭示如何通过技术手段追踪和分析恶意软件，为网络安全专家提供全面的方法论及实践技巧。 恶意代码取证包括内存取证和硬盘取证。此外，还可以通过静态分析和动态分析来研究恶意软件。
     
  • 带有模糊哈希技术的恶意软件检测系统（含源代码）
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    本项目提供一种结合模糊哈希技术以增强恶意软件识别能力的系统，并包含完整源代码。通过高效的算法和数据处理方法，有效提升网络安全防护水平。 判断两个文件是否相似并确定它们的同源性是一个在多个领域都会遇到的问题。这种情况可能是有意为之（如作者主动更改文本内容或恶意代码自动变更）或是无意造成的（例如传输过程中出现错误或者磁盘存储故障）。为了解决这个问题，Kornblum提出了模糊哈希算法。 该算法的基本原理包括使用弱哈希来计算文件的局部内容，并根据特定条件对文件进行分片处理。然后利用强哈希技术分别计算每个片段的哈希值并选取这些结果的一部分组成一个完整的模糊哈希输出。通过这种方式，可以将这个模糊哈希与一些字符串相似性对比算法相结合以评估两个不同文档之间的相似度。 随着计算机网络的发展，恶意软件变得越来越复杂和多样化，包括它们产生的各种变体（例如，在多个位置进行修改、插入或删除操作）。在这种情况下，即使文件经过了大量改动但仍然保留着原始代码的某些特征。模糊哈希算法能够识别这些细微的变化并确认其与源文档之间的相似性关系，因此被广泛认为是一种有效的方法来检测恶意软件及其变体，并评估不同版本间的相似度。
     
  • 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。
     
  • 探测恶意软件：通过分析序列恶意API模式的研究论文
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    本研究论文探讨了利用序列恶意API模式来识别和检测计算机系统中的恶意软件。通过深入分析这些模式，旨在提高网络安全防护能力。 在当今信息技术与互联世界的时代背景下，恶意软件的检测已成为个人、企业乃至国家的重要安全议题。新一代恶意软件通过采用诸如打包和混淆等高级防护机制来逃避传统的防病毒解决方案。API调用分析因其能够描述软件功能而成为识别可疑行为的有效手段之一。 本段落提出了一种基于序列模式挖掘算法的方法，旨在发现具有代表性和判别性的API调用模式，从而实现高效的恶意软件检测。随后，我们应用了三种机器学习算法对恶意软件样本进行分类处理。实验结果显示，在包含8152个来自16个不同家族的恶意软件样本以及523个良性样本的数据集上，所提出的方法取得了0.999 F-measure的良好性能表现。