MDML

Detecção de malware usando o aprendizado de máquina (MDML)

Executando localmente

simplit run app.py

Autor

Mohamed Benchikh

Módulos de análise:

• Estático : os recursos são extraídos dos cabeçalhos de arquivo PE (principalmente cabeçalho opcional), regras YARA e assinatura digital.

• Dinâmico : os recursos são as chamadas de API rastreadas usando Cuckoo Sandbox

Construção de conjuntos de dados

• Estático

As amostras de malware foram adquiridas do MalwareBazaar, enquanto as amostras benignas foram adquiridas em vários sites de hospedagem on -line (ou seja, CNET), então usamos o módulo Pefile em Python para analisar cabeçalhos de PE e extrair recursos relevantes (escolhidos usando benchmarks), também usamos recursos de YARA, assinatura digital e compactação como recursos

• Dinâmico

Ajustamos o conjunto de dados APIMDS da Hksegurity e o alteramos de um conjunto de dados de seqüências de chamadas de API para um conjunto de dados de valores binários com recursos predeterminados

Algoritmo usado

Comparamos vários algoritmos usando um algoritmo de processo de validação cruzada estratificada de 10 vezes, resolvemos o algoritmo de classificação de aumento de gradiente extremo (XGBOOST), pois tinha a maior pontuação F1

Interfaces de projeto

Estático

Dinâmico