基于机器学习的恶意软件检测 GUI 系统 - 完整代码数据

恶意软件的威胁日益增长，因此开发一种能够自动检测恶意软件的系统具有重要意义。本文将介绍一个基于机器学习的恶意软件检测 GUI 系统的完整代码和数据。

首先，我们需要准备用于训练机器学习模型的数据集。这个数据集应包含恶意软件样本和正常软件样本。可以使用公开的数据集，如Kaggle上的恶意软件分类挑战赛数据集，或者从恶意软件样本库中收集数据。数据集的每个样本应该是一个二进制文件，可以使用特征提取技术将其转换为数值特征向量。

接下来，我们将使用Python编程语言和一些常见的机器学习库来实现这个系统。下面是一个示例的代码框架：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import