9、高级恶意软件检测与机器学习在社会工程中的应用

高级恶意软件检测与机器学习在社会工程中的应用

高级恶意软件检测

在恶意软件检测领域，有多种技术和方法可用于提高检测的准确性和效率。下面将介绍几个关键的方面，包括样本打包处理、构建打包器分类器、创建对抗性恶意软件以及跟踪恶意软件漂移。

样本打包处理

在使用UPX打包器对样本进行打包时，如果出现错误，需要移除原始样本，以确保目录中仅包含成功打包的样本。以下是相应的代码：

if "error" in str(res[0]):
    print(path)
    os.remove(path)

其工作原理是，前两个步骤是运行UPX打包器的准备工作。在步骤3中，使用Python的子进程调用外部命令UPX。在打包样本（步骤4）时，一旦出现错误，就移除该样本，这样可以保证后续提供给分类器的是干净且有组织的数据。

构建打包器分类器

构建打包器分类器的步骤如下：
1. 准备工作 ：使用 pip 安装 scikit-learn 和 nltk ：

pip install sklearn nltk

同时，从存储库中提取相关的压缩文件，包括未打包、UPX打包和Amber打包的样本。
2. 读取文件和标签 ：