恶意样本下载

最新推荐文章于 2025-11-18 02:21:52 发布
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import requests
import json
#GET /file/81b69bf08aa50ff8896c11bb289f3656ac1df8ba3bba7a5444fa1ef97c9d14b5.7z HTTP/1.1
headers = {
   
   
"Host": "www.virusign.com",
"Connection": "keep-alive",
"Cache-Control": "max-age=0",
"Authorization": "Basic aW5mZWN0ZWQ6aW5mZWN0ZWQ=",
"Upgrade-Insecure-Requests": "1",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.
最低0.47元/天 解锁文章
多线程下载恶意样本
Keo的博客
05-07 942
最近在做威胁情报库，写了个脚本搜集恶意样本，需要在malshare上注册账号(免费)。 virustotal虽然是高级会员，但是用不了feed api，可恶啊，不知道为什么，有没有懂的老哥 # 05/07/2021 Modified by Keo <Thisiskkya@gmail.com> # Download Malware Samples daily with muti threads # Thanks for Jun Xie <jxie2004@gmail.com> for
样本：恶意软件样本
02-22
样本：恶意软件样本
免费恶意样本资源
debugeeker的专栏
10-13 4844
恶意软件研究员经常要寻找恶意样本来获取威胁情报和开发防御方案。 下面是一些免费的恶意样本资源站，研究的人请下载到虚拟机上玩，后果自负! ANY.RUN https://app.any.run/submissions/ 每天更新，需要注册 Contagio Malware Dump http://contagiodump.blogspot.com/ 每天更新，下载后解压需要发邮件给博主获取密码 DAS MALWERK https://dasmalwerk.eu/ 更新频率不知，随便下载
10个必备恶意软件样本库：Awesome Malware Analysis资源深度解析
最新发布
gitblog_00289的博客
11-18 491
恶意软件分析是网络安全领域的核心技能之一，而优质的恶意软件样本库则是学习和研究的基础。本文将深入解析Awesome Malware Analysis项目中精选的10个必备恶意软件样本库，为安全研究人员和初学者提供宝贵的资源指南。 ## 🌟 恶意软件样本库精选推荐 [![恶意软件分析](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-malware-
推荐一些免费下载恶意样本的网站
信息安全
09-25 7294
前一阵微步下载样本开始收费，算是又断了一个很好的白嫖途径。目前工作需求是不定期获取一批不同家族样本，看了看微步基础会员每天5次的下载限制，我默默把微步网页点了X，选择其他网站进行白嫖。
探秘恶意软件样本库：malware-sample-library
gitblog_00016的博客
05-20 1598
探秘恶意软件样本库：malware-sample-library 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数字化的时代，网络安全已经成为我们生活和工作中无法回避的重要问题。为了对抗日益复杂的网络威胁，开发者和安全研究人员需要强大的工具来识别、研究和防范恶意软件。这就是malware-sample-library项目的价值所在。 项目介绍 malware-sample...
Zeus P2P僵尸网络的DGA恶意样本数据.zip
08-06
P2P僵尸网络的DGA恶意样本数据 内容类型：文本样本 是否特征化：否 使用范围：入侵检测、异常流量、WAF
精选资源
阿里云恶意文件样本-数据集
03-30
阿里云安全恶意程序检测
精选资源
《恶意代码分析实战》官方实验样本
01-13
学习恶意代码分析，从官方下载的《恶意代码分析实战》课后实验样本。
“WannaCry样本学习研究用途”
07-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 以下几种表述可供选择： “亲测有效，此为 wannacry 样本。务必在断网的虚拟机内进行测试，仅限于学习目的使用！” “wannacry 样本，经本人亲自测试，能够...
【亲测免费】 探索恶意软件样本分析：Malware-Samples仓库详解
gitblog_00007的博客
03-26 840
探索恶意软件样本分析：Malware-Samples仓库详解 在这个数字化的时代，网络安全成为了每个人关注的重要议题。了解并对抗恶意软件是保护数据安全的关键一步。今天，我们将聚焦于一个名为的开源项目，这是一个由开发者Jstrosch维护的GitHub存储库，为研究者和安全专业人士提供了丰富的恶意软件样本资源。 项目简介 Malware-Samples是一个公开的、不断更新的恶意软件数据库，包含了大...
Malware-Sample-Sources:恶意软件样本来源
05-23
恶意软件样本源-恶意软件样本库的集合 这是一个旨在使恶意软件分析人员更容易找到病毒样本进行分析，研究，逆向工程或审查的项目。 恶意软件很难发现，更不用说对所有可能的地方都有深刻的了解。这是一个活跃的存储库，我们尝试在其中记录尽可能多的资源，以使您的工作更轻松。 在处理这些文件时，请务必格外小心，因为众所周知，这些文件是由其原始作者故意设计和开发的。 我们坚信透明性，并帮助好人拥有正确的访问权限和工具，他们可以将这些恶意文件撕裂。 我们欢迎所有要求和贡献！ 请记住，这些都是实时存在的危险恶意软件！ 除非您完全确定自己在做什么，否则请勿运行它们！ 它们仅用于教育目的。 !!! 我们强烈建议您在原始的沙盒环境或无法访问Internet的专用虚拟机中查看这些文件。 如果您不小心，将会感染危险的恶意软件以感染自己或他人！！！ 无需注册 以下存储库是最容易上手的，因为它们不需要注册或特殊访问。
Android恶意软件样本分析工具APKinspector免费版
08-06
APKinspector是一款强大的工具，可以帮助分析人员手动分析Android恶意软件样本，GUI部分使用了PyQT。 APKinspector的主要特点如下: (1) Graph-based UI displaying control flow of the code. (2) Links from graph view to source view. (3) Function/Obj
malware-samples:恶意软件样本
04-02
恶意软件样本 分析样品清单
VirusTotal智能搜索itw查找从github下载的恶意Android样本
ybdesire的专栏
01-06 2477
一个例子，从VirusTotal查找到新鲜的恶意Android样本，根据itw找到从某个特定网站下载的恶意样本。
一个恶意样本的分析
信息安全
08-09 4697
1.1样本信息1．样本概况 病毒名称：bea213f1c932455aee8ff6fde346b1d1960d57ff MD5: 6E4B0A001C493F0FCF8C5E9020958F38 SHA1: BEA213F1C932455AEE8FF6FDE346B1D1960D57FF CRC32: 1CD8074D 1.2测试环境及工具 2.1.1 测试环境 Windows ...
Lab12-04恶意样本分析--更新下载器分析
LoopherBear的博客
05-21 469
恶意样本分析–更新下载器分析 这个样本是一个更新模块，运行程序后会自动下载相关的模块并且自动运行。 现象 程序运行后，启动了浏览器，同时看到创建了一个名为wupdmgr.exe的进程 由于我的环境设置了过了，网络没有打开，之后进程wudpmgr.exe会自动退出 分析 分析母体 使用ida打开样本后，首先获取EnumProcessModules,GetModuleBaseNameA,EnumProcess三个APIs的函数指针 接着调用EnumProcess函数枚举进程并调用sub_401000查找目标
恶意样本分析入门与实战
pandazhengzheng的博客
03-05 2101
恶意软件分析入门与实战资源
恶意软件样本从哪儿来
pandazhengzheng的博客
02-02 2214
恶意软件样本从哪儿来？
恶意样本合成
03-29
### 恶意样本合成技术概述 恶意样本合成是一种用于解决数据集中类别不平衡问题的重要手段，尤其是在网络安全领域中的恶意软件检测场景下。这种方法可以通过生成新的样本扩展训练集，从而提升机器学习模型的泛化能力。 #### SMOTE 方法简介 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样方法，它通过分析少数类样本之间的特征关系来人工合成新样本[^3]。相比于简单的随机复制方式，SMOTE能够有效减少因重复样本而导致的模型过拟合风险。其核心思想是对现有少数类样本进行插值操作，具体过程如下： 1. 随机选择一个属于少数类的样本 $x_i$； 2. 计算该样本与其最近邻样本的距离； 3. 在这些距离范围内随机选取一点作为新增加的人工样本。 此方法不仅适用于数值型特征的数据集，还可以结合其他预处理技术应用于更复杂的结构化或半结构化数据环境之中。 #### Python 实现示例 下面提供了一个基于 `imbalanced-learn` 库实现 SMOTE 的代码片段： ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE import pandas as pd # 假设 X 是输入特征矩阵, y 是标签向量 smote = SMOTE(random_state=42) X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y) print(f"原始分布: {pd.Series(y).value_counts()}") print(f"重采样后的分布: {pd.Series(y_resampled).value_counts()}") ``` 上述脚本展示了如何利用第三方库快速完成对不均衡数据集的处理工作流程。 #### 工具推荐 对于希望深入研究或者实际应用此类技术的研究者来说，可以考虑以下几种开源项目和框架： - **Imbalanced-Learn**: 提供多种再平衡策略支持，包括但不限于 SMOTE、ADASYN 等高级变体版本。 - **TensorFlow Addons**: 如果倾向于深度学习方向，则可尝试 TensorFlow 官方维护的相关附加组件包。 值得注意的是，在构建任何涉及隐私敏感信息的应用程序之前，请务必确认已获得适当授权或许可权，并遵循当地法律法规的要求。
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