文件名称:
ByteCog:使用Shannon熵，Hausdorff距离和Jaro-Winkler距离来分析恶意软件和/或好软件样本之间如何变化的方法-源码
开发工具:
文件大小: 23kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-28
详细说明：一种使用， 和来分析恶意软件和/或良好软件样本彼此之间如何变化的方法
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介绍
ByteCog是一个python脚本，旨在帮助安全研究人员和其他类似人员与其他样本相比，根据要测试的未知文件对恶意软件进行分类。 如果您愿意，可以将该脚本扩展为使用机器学习模型对恶意软件进行分类。 ByteCog使用多种方法对提供给它的样本进行分析和分类，例如使用为研究人员提供可视化的外观，供研究人员在分析代码并查找样本中可能的可读代码/文本时查看。 ByteCog还使用来基于两个样本的熵图差异计算“原始相似度”值，最后ByteCog使用来计算“真实相似度”，因为在大多数情况下会返回如果样本在熵方向上基本相同，则该值非常高，因此可用于“调整”此样本情况下的相似性值。
要求
一个Python安装上述3.5+，你可以从官方网站蟒下载。
安装
按照列出的说明将此存储库克隆到本地计算机
然后通过在控制台窗口中运行以下
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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