业务和功能介绍
１．本研究旨在设计并实现一套基于PyTorch的多模型恶意软件检测系统，通过提取恶意软件的PE文件特征，构建高精度检测模型，并基于Python开发轻量化客户端或Web服务平台
２．全面实现了单文件/批量文件检测、结果可视化、历史记录查询和系统配置管理等功能
２．全面实现了单文件/批量文件检测、结果可视化、历史记录查询和系统配置管理等功能
项目实现
１．本系统是基于PyTorch框架的多模型恶意软件检测系统，并提出了一种针对Windows平台上PE格式文件的综合检测方案。
２．在特征工程层面，使用LIEF工具提取了多维静态特征，例如PE文件头属性、节特征、导入函数列表和操作码指令序列，并结合EMBER v2框架生成了2381维标准化特征向量。特征优化采用了Z-score归一化、PCA降维和互信息过滤等技术。
３．为解决大型数据集的内存瓶颈问题，使用了Welford增量算法。在模型构建层面，基于PyTorch设计了多维卷积神经网络（CNN）模型，并将特征向量重构为二维特征图，以捕捉高阶交互模式。
３．同时，还集成了SVM和RF模型，以进行综合决策。在系统工程层面，采用了B/S分层架构。前端采用Bootstrap响应式设计。
２．在特征工程层面，使用LIEF工具提取了多维静态特征，例如PE文件头属性、节特征、导入函数列表和操作码指令序列，并结合EMBER v2框架生成了2381维标准化特征向量。特征优化采用了Z-score归一化、PCA降维和互信息过滤等技术。
３．为解决大型数据集的内存瓶颈问题，使用了Welford增量算法。在模型构建层面，基于PyTorch设计了多维卷积神经网络（CNN）模型，并将特征向量重构为二维特征图，以捕捉高阶交互模式。
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