12种常见的恶意软件类型与防范建议
12种常见的恶意软件类型与防范建议
恶意软件是指有意设计用于对计算机系统、网络或用户造成伤害、窃取信息或进行未授权操作的恶意软件程序。恶意软件通常是由黑客、病毒制造者或其他不法分子创建，目的是破坏计算机系统、窃取敏感信息、勒索财产或进行...
科大讯飞恶意软件分类挑战赛测试集答案，适合用于冲榜使用。
网络安全是保护计算机系统或传输的数据不被未经授权的访问或破坏的行为。网络安全涉及到保护数据、系统和网络资源免受未经授权的访问和破坏。网络安全的重要性在于保护个人和组织的隐私、财产和信誉。
恶意软件（Malware）指的是一种设计用来在未经授权的情况下获取计算机系统的访问权限或者损坏计算机系统的软件程序。
恶意软件数据库 恶意软件数据库NiceTry.jpg＃4425 警告 仅在虚拟机上运行该文件！ 您可以丢失文件，应用程序，损坏/感染系统和ETC。 信息 所有档案的密码：已感染 档案名称= SHA256 病毒/恶意软件-用于感染，破坏或...
对各种类型的恶意软件进行多种维度的比较，然后分析移动恶意软件的传播渠道与生产恶意软件的黑色产业链，最后提出适合运营商的移 动恶意软件初步防洽建议，以保证移动互联网产业正常、安全地发展。
CAPE：恶意软件配置和有效负载提取 CAPE是一个恶意软件沙箱。 它源自Cuckoo，旨在自动执行恶意软件分析过程，目标是从恶意软件中提取有效负载和配置。 这使CAPE能够基于有效载荷签名检测恶意软件，并实现了恶意软件...
基于Android系统恶意软件检测的全流程，对比和分析了国内外的研究现状和进展，从样本获取的角度介绍了标准化数据样本的来源及作用，从特征选择的角度阐述了特征选择应遵循的原则；重点从检测方法的角度对比和分析了...
Windows平台恶意软件智能检测综述.docx
恶意软件_数据_科学 使用数据科学进行恶意软件分析 如何安装依赖项 pip3.9 install -r requirements 如何生成图形和内容 python3.9 bin/analysis_by_attribute.py python3.9 bin/campaign_timeline.py python3.9...
恶意软件 要添加的内容： Win 7 Ultimate VM安装程序 Remnux linux env设置（VM或Docker）为什么？ 一些恶意软件分析工具是Linux环境固有的 这是有关如何开始学习恶意软件分析的有用文章： 免费的恶意软件样本
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...
恶意软件数据库 免责声明 该存储库是GitHub上为数不多的恶意软件集合之一。 这里几乎每个样本都是恶意的，因此我强烈建议您不要在真实的硬件上打开这些文件，也不要滥用该恶意软件来恶作剧您的朋友。 这些样本播放...
MaleX是恶意软件和良性Windows可执行文件示例的精选数据集，适用于恶意软件研究人员。 数据集包含1,044,394个Windows可执行二进制文件，其中864,669被标记为恶意软件，而179,725被标记为良性。 该数据集具有合理...
Python基于威胁情报的恶意软件检测系统源码.zip
恶意软件Z MalwareZ 是一个在地球地图上可视化恶意软件活动的项目。 当前版本是 v0.2a。目标目的是通过历史数据提供恶意软件活动的实时可视化。 这是一个示例演示： : : 当前状态在演示站点 v0.2a 有两个可视化。 ...
针对当前手机客户端安全性低的问题，通过...最后通过手机恶意软件检测检测试验，经改进后对480个恶意软件的识别中，本改进算法识别率为76.7%，高于传统BP算法的56.8%，说明本改进具有一定的优势，但还需要进行改进。
theZoo-实时恶意软件存储库 theZoo是一个旨在使恶意软件分析的可能性公开并向公众开放的项目。 由于我们发现很难通过允许进行分析的方式来获取几乎所有版本的恶意软件，因此我们决定以一种可访问且安全的方式为您...
特别是在使用广泛的移动终端上，窃取信息、恶意吸费等恶意软件层出不穷。由于受到资源和计算能力的限制，移动终端无法安装功能强大、性能要求高的病毒查杀软件。本文从实际出发，针对移动终端对安全的需求和现有查杀...
恶意软件工具 我用来维护我的恶意软件集合的一些工具 所有工具均已获得GPL许可，请参阅“许可”以获取更多信息 vt_results_to_mongo.py 使用VirusTotal Public API版本2.0将恶意软件文件提交给VirusTotal，并将结果...
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。 ...
由于移动设备的个性特征，恶意软件检测非常重要，是每个设备保护隐私数据和缓解攻击的必备工具。 在本文中，我们将研究和分析用于移动操作系统的不同恶意软件检测技术。 我们将专注于两个相互竞争的移动操作系统...
对于恶意软件开发者而言，恶意软件堪称“一本万利”。2006 年恶意软件技术发展非常迅速。为了谋取不义之财和窃取宝贵信息，恶意软件制造者们处心积虑地谋划出各种手段以周密而快速地发起攻击。如今，他们的“业务...
Android 系统正日益面临着恶意软件的攻击威胁。针对支持向量机等传统机器学习方法难以有效进行大样本多分类的恶意软件检测，提出一种基于深度神经网络的Android恶意软件检测与家族分类方法。该方法在全面提取应用...
深度学习-恶意软件分类 Deep learning at the shallow end: Malware classification for non-domain experts
为解决当前恶意软件静态检测方法中适用面较窄、实用性较低的问题，通过组合式算法筛选出最优分类器，并以此为基础实现了一个检测系统。首先使用逆向工程技术提取软件的特征库，并通过多段筛选得到分类器的初步结果。...
恶意软件分类
ml-恶意软件分类器 参考 Daniel Arp, Michael Spreitzenbarth, Malte Huebner, Hugo Gascon, and Konrad Rieck "Drebin: Efficient and Explainable Detection of Android Malware in Your Pocket", 21th Annual ...
恶意软件静态分析器 它是用Python2.x编写的恶意软件分析器，用于检测恶意文件。 特征 检测IP地址的存在并使用病毒总数ipvoid检查IP是否被列入黑名单（IP信誉检查） 检测域的存在，并检查它们是否在病毒总数，url...