【源码】基于Python和生成对抗网络的恶意可执行文件检测系统

项目简介

本项目是一个基于生成对抗网络（GAN）和半监督学习的恶意可执行文件检测系统。系统会提取PE文件的多种特征，例如字节直方图、字节熵直方图、文本特征等，再结合GBDT等机器学习模型，实现对恶意软件的高效检测。该系统已部署在Web服务器上，用户能够通过API接口上传文件进行检测。

项目的主要特性和功能

1. 生成对抗网络（GAN）增强的半监督学习：利用GAN技术增强模型泛化能力，提升有限标签数据下的检测性能。
2. 多特征融合：结合多种特征提取方法，全面表征PE文件特性。
3. 恶意软件检测：采用GBDT等机器学习模型，高效检测恶意软件。
4. 用户友好的API接口：提供易于使用的API接口，方便程序调用系统进行检测。
5. 模块化设计：系统采用模块化设计，易于扩展和定制，便于集成到其他安全系统。

安装使用步骤

1. 确保系统中安装了Python 3.5及以上版本。
2. 使用以下命令安装项目所需的第三方库： bash pip install -r requirements.txt
3. 根据项目需求配置相关文件和数据库（如userdb.txt和userdb2.txt）。
4. 启动项目的主程序，确保系统正常运行。
5. 通过API接口上传PE文件进行恶意软件检测。API调用示例如下： ```python import requests

url = 'http://120.26.54.243/api' files = {'file': open('t1.exe', 'rb')} data = {'apikey': "123456"}

response = requests.post(url, files=files, data=data) print(response.json()) ```

注意事项

• 请确保上传的文件为PE文件（即Windows可执行文件）。
• API接口的调用需要遵循一定的请求格式和数据格式。
• 如遇到检测结果为{code:0}，请检查apikey、文件路径和文件格式是否正确。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】