开源项目推荐：MalwareDataScience

开源项目推荐：MalwareDataScience

MalwareDataScience Malware Data Science Reading Diary / Notes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MalwareDataScience

1. 项目基础介绍和主要编程语言

MalwareDataScience 是一个开源项目，该项目基于 Joshua Saxe 和 Hillary Sanders 编著的《Malware Data Science》一书。项目作者对书中的内容进行了深入学习和理解，并提供了每一章的摘要、代码片段和 Jupyter 笔记本，以帮助读者更好地掌握使用数据科学方法分析恶意软件的技术。该项目的主要编程语言为 Python 和 Jupyter Notebook。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是辅助学习和研究恶意软件分析的数据科学方法，主要包括以下几个方面：

• 基础静态恶意软件分析：介绍了恶意软件分析的基础知识。
• X86 反汇编分析：深入探讨如何对恶意软件进行反汇编分析。
• 动态分析简介：提供动态分析恶意软件的方法。
• 恶意软件网络识别攻击活动：利用网络分析技术识别恶意软件攻击活动。
• 共享代码分析：分析恶意软件中的共享代码，以便更好地理解和分类恶意软件。
• 基于机器学习的恶意软件检测器：介绍了如何构建和评估基于机器学习的恶意软件检测系统。
• 恶意软件趋势可视化：通过可视化手段展示恶意软件的发展趋势。
• 深度学习基础：深入浅出地讲解了深度学习在恶意软件分析中的应用。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括：

• 增加了新的代码片段：为了更好地解释和演示书中的概念，项目增加了新的代码片段。
• 更新了 Jupyter 笔记本：对原有的 Jupyter 笔记本进行了内容更新和错误修正，以提供更准确的数据分析和可视化结果。
• 完善了项目文档：为了帮助新用户更好地理解和使用项目，对项目文档进行了完善和更新。

MalwareDataScience Malware Data Science Reading Diary / Notes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MalwareDataScience