"绿色的Windows恶意软件清理工具"指的是专门针对Windows操作系统设计的一种高效安全软件，其主要任务是检测和清除系统中的恶意软件。这类工具通常具备用户友好的界面，易于操作，且不需安装，下载后即可直接运行，因此被称为"绿色"软件。 "非常好用的Windows恶意软件清理工具，可以升级，功能使用高效"表明该工具有着出色的表现。能够升级意味着它可以持续获取最新的威胁数据库，以应对不断演变的恶意软件。高效的功能意味着它能在短时间内扫描大量文件，精准识别并处理恶意程序，同时对系统的影响最小化，确保用户的电脑性能不受太大影响。 "RogueCleaner"是这款工具的名称，可能是指一个反恶意软件程序。"Rogue"在安全领域通常指的是虚假的安全软件，即假冒的反病毒工具，可能会误导用户进行不必要的购买或导致进一步的感染。然而，这里的"RogueCleaner"可能是开发者故意采用这个名字，以表明其能有效识别和处理这类欺诈性软件。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的各个文件可能包含以下信息： 1. `清除系统LJ.bat`：这是一个批处理文件，用于自动执行一系列命令来清理系统的临时文件、日志或者无用的“垃圾”文件（LJ即"临时垃圾"的简称）。 2. `RogueCleaner.chm`：这可能是一个帮助文件，包含了关于RogueCleaner工具的详细使用指南和技术支持信息，以CHM（Compiled Help Manual）格式存储。 3. `rsdefine.dll`、`rsclean.dll`、`rsdubsearch.dll`、`RogueCleaner.exe`：这些是动态链接库（DLL）文件和可执行文件，它们包含了RogueCleaner的主要功能模块，如定义、清理、搜索等功能。 4. `DosTools.exe`：可能是一个命令行工具，用于执行一些基本的DOS命令，可能与清理过程有关。 5. `rsctmpd.ini`、`rscset.ini`、`rsc.set`：这些是配置文件，存储了工具的设置和临时数据，例如扫描设置、用户偏好或者更新信息。 总结来说，"绿色的Windows恶意软件清理工具"，如RogueCleaner，是用户可以信赖的安全软件，用于保护Windows系统免受恶意软件侵害。它提供了升级功能，保持对最新威胁的防护，并通过一系列的程序文件实现高效清理。用户可以通过帮助文件学习如何使用，并根据配置文件定制扫描和清理的参数。这样的工具对于维护个人电脑的安全至关重要。

树莓派僵尸网​​络 旨在感染和控制一组树莓派PI的僵尸网络恶意软件的实现。 仅出于教育目的，作为温莎大学60-467网络安全课程的最终项目。 该项目包括2种使用python实现僵尸网络的方法：通过SSH和原始套接字。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 hydra（用于在目标Rasp PI SSH服务器上执行字典攻击） python3 pip3（用于安装pexpect） pexpect（对于SSH僵尸网络） 正在安装 安装hydra和python3 $ sudo apt install hydra python3 安装pip3，以便我们可以使用它来安装pexpect $ sudo apt install pip3 安装pexpect $ pip3 install p

近年来，恶意软件呈现出爆发式增长势头，新型恶意样本携带变异性和多态性，通过多态、加壳、混淆等方式规避传统恶意代码检测方法。基于大规模恶意样本，设计了一种安全、高效的恶意软件分类的方法，通过提取可执行文件字节视图、汇编视图、PE 视图3个方面的静态特征，并利用特征融合和分类器集成学习2种方式，提高模型的泛化能力，实现了特征与分类器之间的互补，实验证明，在样本上取得了稳定的F1-score（93.56%）。

库加 使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类 COUGAR是一个系统，能够减少高维恶意软件行为数据，并借助多目标遗传算法来优化该数据的聚类，以标记未知恶意软件。 此与以下论文相关： 和 。 2020年。COUGAR：使用遗传算法例程对未知恶意软件进行聚类。 在2020年7月8日至12日在墨西哥坎昆举行的遗传与进化计算会议（ ）上。 ACM，美国纽约，纽约，共9页。 建立 设置virtualenv： # This may require you to install the python3-venv package # You can do so on a Debian-based s

在动态图像文件行为的分布式图像可视化中，使用GAN模拟恶意软件作者以提供主动保护 引用为： VS Bhaskara, and D. Bhattacharyya. arXiv preprint arXiv:1807.07525 [stat.ML] (2018) 。 引用代码 训练的WGAN-GP模型基于上发布的代码。 我们将带有improved_wgan_training/gan_64x64.py脚本与GoodGenerator和GoodDiscriminator函数定义的网络体系结构GoodDiscriminator使用。 每个通道使用的64位dHash基于上的实现。 在color_dHash192.py脚本中显示了通过在彩色图像的通道上串联dHash来哈希的扩展。 数据集 dataset_filedetails.csv ：列出文件SHA256哈希值和所使用的12,006个不同可执行文

恶意软件研究API 恶意软件研究的API函数，基本上是MalScanBot的后端

针对随机森林（RF,random forest）算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷，提出一种加权投票改进方法，在此基础上，提出一种检测 Android 恶意软件的改进随机森林分类模型（IRFCM,improved random forest classification model）。IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择，然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka 环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。

基于深度学习和机器学习的恶意软件检测算法 内含数据集以及训练预测脚本

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