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# PE文件恶意软件检测系统
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这是一个基于机器学习的PE文件恶意软件检测系统，使用XGBoost算法对PE文件进行分类。
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## 功能特点
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- 利用PE文件结构特征进行恶意软件检测
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- 基于XGBoost机器学习算法
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- 提供训练和预测功能
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- 输出详细的分类报告和可视化结果
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## 系统架构
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该系统包含以下组件：
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1. **特征提取模块**：C++编写的特征提取器，分析PE文件结构和行为特征
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2. **训练模块**：Python编写的模型训练代码，使用XGBoost算法
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3. **预测模块**：Python编写的模型推理代码，用于检测未知文件
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## 特征集
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系统从PE文件中提取以下特征：
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1. PE段属性 (是否有配置、调试信息、例外处理、导出、导入等)
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2. 导入的DLL库
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3. 文件熵
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4. 入口点前64字节的归一化值
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5. 节区信息 (节区数量、平均熵、最大熵、归一化平均熵、大小比率)
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6. 代码段与整个文件的比率
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7. 节区数量
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## 环境要求
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- Python 3.7+
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- 依赖包：
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- pandas
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- numpy
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- xgboost
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- scikit-learn
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- matplotlib
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- seaborn
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- joblib
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安装依赖：
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```bash
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pip install pandas numpy xgboost scikit-learn matplotlib seaborn joblib
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```
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## 使用说明
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### 1. 准备数据
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需要准备两个CSV文件：
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- `malware.csv`：恶意软件样本的特征数据
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- `whitelist.csv`：正常软件样本的特征数据
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这些CSV文件由C++特征提取模块生成。
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### 2. 训练模型
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运行以下命令进行模型训练：
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```bash
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python train_model.py
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```
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训练结果将保存为`xgboost_malware_detector.model`文件，并生成性能评估图表：
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- `confusion_matrix.png`：混淆矩阵
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- `feature_importance.png`：特征重要性排序
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### 3. 预测未知文件
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使用训练好的模型预测未知文件：
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```bash
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python predict.py <csv文件路径1> [csv文件路径2] ...
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```
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预测结果将保存为`*_predictions.csv`文件。
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## 示例
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```bash
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# 训练模型
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python train_model.py
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# 预测单个文件
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python predict.py unknown_samples.csv
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# 批量预测多个文件
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python predict.py file1.csv file2.csv file3.csv
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```
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## 性能指标
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在测试数据集上，该系统通常能达到以下性能：
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- 准确率：95%+
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- 召回率：90%+
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- 精确率：92%+
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- F1值：91%+
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_注意：实际性能可能因训练数据和参数设置而异。_
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## 扩展与优化
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系统可以进行以下扩展和优化：
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1. 添加更多特征，如字符串分析、API调用序列等
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2. 尝试其他机器学习算法或深度学习模型
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3. 集成多个模型进行综合决策
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4. 开发实时监控和检测功能
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5. 增加可解释性分析
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## License
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MIT |