数据大会2020 DataCon2020大数据安全分析大赛， :trophy: 【方向五】恶意代码分析冠军原始码和方案。 最终排名（部分） 赛题回顾 启发与思路 资格赛中获得的启发 ①〜②：需要关注虚拟机，调试软件，反编译软件，逆向分析工具和杀软名 ③〜⑤：需要关注系统关键路径，位数 ⑥〜⑦：需要关注域名，IP，端口，钱包地址，可见字符串 ⑧ ⑩：同③ ⑤ 逆向工程中得到的思路 通过逆向分析，发现许多样本函数名包含数据货币名，密码学算法名（哈希算法）。 很多带壳样本：UPX，Pelite，VMP…… 白样本含有很多其他类别恶意程序，如病毒，外挂…… 算法与模型 复赛环境建设说明： 复赛预脚本： 复赛测试脚本： 重复赛一键验证测试脚本： 本次初赛，附加赛与复赛我们队使用的五种算法或模型如下（其中在复赛中因为有性能的需求，部分模型未使用）： 灰色图 PE文件二进制每一个字节对应一个变量，最后缩放

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在利物浦2018/19欧冠联赛中规划重要目标 该项目是对“跟踪之友”计划所做的位置数据分析的扩展，可以在找到该项目。 在这个项目中，我们手动挑选了利物浦2018/19赛季欧洲冠军联赛中得分的某些进球。 我们使用voronoi图将音高上的空间划分为多个区域。 每个球员的区域是球场上比其他球员更接近该球员的区域。 换句话说，它是他们在特定时刻控制的音高区域。 此处使用的数据集是liverpool_2019.csv ，其中包含Livepool FC在2019年得分的19个进球。 列包括： play ：进球后的比分。 进球的那支球队是方括号中的那个。 frame ：当前位置的帧号。 提供的数据每秒20帧。 player ： player的ID。 该ID在一个游戏中是一致的，但在两个游戏之间是不一致的。 player_num ：球员球衣号码。 这个数字是官方数字，2019年利物浦并没有

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