Cuckoo Malware Analysis 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
2021-12-04 11:00:11 7.5MB Cuckoo Malware Analysis
1
Kaggle 第三名解决方案 米哈伊尔·特罗菲莫夫、德米特里·乌里扬诺夫、斯坦尼斯拉夫·谢苗诺夫。 在私人排行榜上获得 0.0040 分 如何重现提交 不要忘记检查 ./src/set_up.py 中的路径! ./create_dirs.sh cd ./src ./main.sh cd ../ 并运行learning-main-model.ipynb 、 learning-4gr-only.ipynb 、 semi-supervised-trick.ipynb和final-submission-builder.ipynb 。 依赖关系 Python 2.7.9 Python 3.1.0 sklearn 0.16.1 麻木 1.9.2 熊猫 0.16.0 希克 1.1.1 pypy 2.5.1(安装了 joblib 0.8.4) scipy 0.15.1 xgboost
2021-11-22 20:16:40 227KB Python
1
<>随书光盘下载索引贴: http://blog.csdn.net/LostSpeed/article/details/72857938 <> 共4个分卷
2021-11-19 23:16:06 3.61MB Malware
1
<>随书光盘下载索引贴: http://blog.csdn.net/LostSpeed/article/details/72857938 <> 共4个分卷
2021-11-19 22:44:04 290MB Malware
1
<>随书光盘下载索引贴: http://blog.csdn.net/LostSpeed/article/details/72857938 <> 共4个分卷
2021-11-19 22:38:20 290MB Malware
1
雷米·艾伦 皮质奔跑者 TheHive的Cortex作业自动化 要求 蜂巢 要求 安装 git clone ' https://github.com/Cyberprotect/Cortex-Runner.git ' cd CortexRunner-master python setup.py install 或者 pip install Cortex-Runner 用法 from cortexrunner . api import CortexRunner observable = '1234abcd1234abcd1234abcd1234abcd' config = { 'thehive' : { 'url' : 'http://127.0.0.1:8080' , 'proxies' : None , 'cert' : True
2021-11-03 09:49:03 9KB observable malware-analysis thehive iocs
1
本文讨论了使用机器学习进行恶意软件分类的方法,问题和解决方案。 可以相信,被释放的恶意软件的数量可能会超过权威软件的释放。 由于恶意软件每年都会变得越来越复杂,因此需要从传统方法转变为使系统自动学习。 这里的主要重点是研究机器学习方法以及它们的检测和分类问题。 说明了特征选择和高假阳性问题,并提出了解决方案。 然后将操作码,n-gram操作码,基于图像的分类技术进行比较。 这些方法将有助于清除恶意软件并将其分类到其家族中。 与常规操作码和基于图像的分类器相比,使用n-gram操作码分类时基于准确性的结果更好,但是使用集成方法结合了这两种方法的优点,例如,过拟合和FPR较低,最终结果显示出分类精度更高和提供总体上更好的恶意软件分类。
2021-10-30 22:03:57 1.01MB Machine Learning Malware Detection
1
恶意软件分类器 这是恶意软件分类研究的代码库。 所有深度学习模型都是使用Python 3.6+和PyTorch 1.9实现的。 点击查看研究详情 数据 源数据是由恶意软件动态分析系统生成的json报告。 对数据进行了分析,以提取有关恶意样本的最有用信息。 分析的结果是,选择了3698个特征,并将在此基础上进行进一步的分类。 因此,为恶意软件的每个实例分配了一个尺寸为3698的二进制特征向量,该特征向量的标签是卡巴斯基反病毒软件进行分类的结果。 该数据库包含来自8种不同类型的恶意软件的大约10,000个带标签的样本和大约14,000个未带标签的样本。 数据可视化 尺寸为3698的规格化矢量表示为大小为61×61(61≈√3698)的RGB图像,其中,每个像素的颜色由相应特征的值设置。 自动编码器 在未标记的数据上训练了一个潜在空间尺寸为200的自动编码器模型,以便使用预训练的编码器对恶意软
1
恶意代码分析实战,恶意代码分析入门推荐,简单易学,
2021-10-07 21:28:35 112.32MB 好书 malware 逆向
1
掌握恶意软件分析 这是Packt发行的的代码库。 完整的恶意软件分析师指南,可对抗恶意软件,APT,网络犯罪和物联网攻击 这本书是关于什么的? 随着技术的不断增长,遭遇恶意代码或恶意软件的风险也增加了。 由于多次著名的勒索软件攻击,恶意软件分析已成为近年来企业中最流行的话题之一。 掌握恶意软件分析介绍了不同恶意软件类型背后的通用模式,以及如何使用多种方法进行分析。 您将学习如何检查恶意软件代码,并确定它可能对系统造成的损害,以确保其不会进一步传播。 展望未来,您将详细介绍Windows平台的恶意软件分析的所有方面。 接下来,您将掌握混淆和反拆卸,反调试以及反虚拟机技术。 本书将帮助您应对现代跨平台恶意软件。 在本书的整个过程中,您将探索静态和动态恶意软件分析,解压缩和解密以及Rootkit检测的真实示例。 最后,这本书将帮助您加强防御并防止IoT设备和移动平台的恶意软件破坏。 到本书
2021-10-07 11:36:41 5KB Python
1