库加 使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类 COUGAR是一个系统，能够减少高维恶意软件行为数据，并借助多目标遗传算法来优化该数据的聚类，以标记未知恶意软件。 此与以下论文相关： 和 。 2020年。COUGAR：使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类。 在2020年7月8日至12日在墨西哥坎昆举行的遗传与进化计算会议（ ）上。 ACM，美国纽约，纽约，共9页。 建立 设置virtualenv： # This may require you to install the python3-venv package # You can do so on a Debian-based s

这是The Malware Museum，一组90年代DOS的.com程序集合， 可以让我们感受到DOS下的软件风格，没有图形界面，只有带颜色的字符界面。 比如其中的techno.com.zip文件，可以生成DOS下的电子音乐，非常经典。ambulanc.zip可生成救护车动画。

PeStudio 是一款用于静态分析恶意软件的工具，也是我最喜欢的恶意软件分析工具之一

AndroPy工具 更新！ DroidBox图像是固定的。 动态分析现在正在工作。 这是一个用于从Android APK中提取静态和动态功能的工具。 它结合了各种著名的Android应用程序分析工具，例如DroidBox，FlowDroid，Strace，AndroGuard或VirusTotal分析。 提供了包含APK文件的源目录，AndroPyTool应用了所有这些工具来执行静态，静态和动态分析，并生成JSON和CSV格式的功能文件，还允许将所有数据保存在MongoDB数据库中。 要获取更多信息，您可以阅读以下两篇文章： 马丁·A，拉拉·卡布雷拉·R和卡马乔·D（2018）。 信息融合。 DOI：10.1016 / j.inffus.2018.12.006 马丁·A，拉拉·卡布雷拉·R和卡马乔·D（2018）。 数据科学和知识工程中的传感决策支持（第509-516页）。 世

Android-Malware-Detection Android恶意软件多重检测系统客户端

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data, ETA

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data 识别加密网络流量中包含的威胁会带来一系列独特的挑战。监视此流量中是否存在威胁和恶意软件很重要，但是必须以保持加密完整性的方式进行监视。由于模式匹配无法对加密数据进行操作，因此以前的方法已经利用了从流中收集的可观察到的元数据，例如流的数据包长度和到达时间。在这项工作中，我们通过考虑数据全能性来扩展当前的最新技术方法。为此，我们开发了受监督的机器学习模型，这些模型利用了一组独特且多样化的网络流数据功能。这些数据功能包括TLS握手元数据，链接到加密流的DNS上下文流以及5分钟内来自同一源IP地址的HTTP上下文流的HTTP标头。 我们首先展示数百万个唯一流上恶意流量和良性流量对TLS，DNS和HTTP的使用之间的区别。本研究用于设计具有最大区分能力的功能集。然后，我们表明，将这种上下文信息合并到有监督的学习系统中，可以对分类为加密的恶意流的问题以0.00％的错误发现率显着提高性能。我们还将在一个独立的真实数据集中验证我们的误报率。

网络钓鱼域数据库 注意：请勿克隆存储库，并依赖于获取最新信息！ 这每天将打破由于仓库的历史，每24小时的完全复位。 请仅依靠使用wget或curl提取单个列表文件或的完整列表以及（每小时更新）。 版本：V.2021-02-10.22 :collision: 最新威胁@ 22:32:52 :collision: 主动威胁2021-02-10星期三 链接总数今天发现 :warning: :warning: 捕获的钓鱼网站总数： <<（文件大小：2.0M tar.gz） 捕获的网络钓鱼链接总数： <<（文件大小：10M tar.gz） 此回购的目的？ 网络钓鱼域，网站和威胁的测试存储库。 以上是已测试为有效，无效或无效的域的结果。 这些列表每小时更新一次。 这只是有关测试有害域名和网站状态的众多广泛项目之一。 我们测试网络钓鱼攻击的来源，以跟踪网络钓鱼攻击中使用的域名中有多少仍处于活动状态并且可以正常运行。 我们将所有来源中的所有域分类为一

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