15000左右良性软件和5万左右恶意软件反编译好的权限xml文件。 注意是反编译好的XML文件不是APK本体。如果需要本体我有恶意软件的下载链接，请联系我。良性软件自己写个爬虫爬吧。

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概述： 用于对恶意软件二进制文件执行静态分析的Python脚本。 该脚本使用pefile模块从PE（便携式可执行文件）文件中读取信息。 结果将保存在HTML文件中。 当前功能： 全局文件信息（大小，类型，校验和） 文件版本信息 弦乐 进口货 出口产品 可疑API 栏目 资源 病毒总结果 经过测试的操作系统： MAC OS X（10.11.2） 接触： 如果您遇到问题，请随时与Twitter保持联系，查看当前问题或创建一个新问题。 也欢迎打补丁。

使用自动编码器神经网络检测恶意URL 该存储库包含使用自动编码器神经网络检测恶意URL的代码源。 中提供了有关其工作原理的文章。 要构建和测试模型，可以运行： $ python train_and_test_urls_autoencoder.py 如果您想生成新的丰富数据，可以运行： $ python enrich_urls_data.py

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ˇ GDA（GJoy Dex分析仪） GDA是新的Dalvik字节码反编译器，以C ++实现，具有以下优点：分析速度更快，内存和磁盘消耗更低，并且反编译APK，DEX，ODEX，OAT文件的能力更强（自3.79开始支持JAR，CLASS和AAR文件） 。 GDA完全独立，并且无需安装Java VM即可运行，因此无需任何额外配置即可在任何新安装的Windows系统和虚拟机系统中正常运行。 GDA Decompiler项目始于2013年，2015年在发布了其第一个版本1.0。 GDA还是一个功能强大且快速的反向分析平台。 它不仅支持基本的反编译操作，而且还具有许多出色的功能，例如恶意行为检测，隐私泄漏检测，漏洞检测，路径解决，打包程序标识，变量跟踪分析，反混淆，Python和Java脚本，设备内存提取，数据解密和加密等 所有出色的功能如下：

目录 注意：如有问题，请先参阅问题管理！ 介绍 该项目旨在提供一个简单方便的界面，依靠Contiki OS生成Cooja模拟并为无线传感器网络（WSN）部署恶意节点，该传感器使用针对低功率和有损设备（RPL） （ RFC 6550 ）的路由协议网络层。 使用此框架，可以重新定义RPL配置常量，修改ContikiRPL库中的单行或使用自己的外部RPL库来轻松定义仿真活动（以JSON格式）。 而且，可以针对每个模拟基于相同或随机的拓扑来生成活动中的实验。 使用该框架进行的一些测试案例： 测试案例1：泛洪攻击 恶意微粒的范围为3、7、10 没有恶意微粒的电源跟踪 使用恶意微粒进行功率跟踪 测试案例2：版本控制攻击 合法的DODAG 实施版本控制攻击（全局修复） 没有恶意微粒的电源跟踪 使用恶意微粒进行功率跟踪 测试案例3a：黑洞攻击 合法的DODAG 黑洞攻击行动

系统工具-文件下载-恶意程序清理助手 4.3.0.zip