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机器学习在恶意样本检测方面
的实践之路
东巽科技（北京）有限公司
来自恶意样本的挑战
每天不断新增的可疑样本，分析和判别是两回事！
|2
判定规则，之外还有什么？
机器学习是人工智能的核心，也是大数据分析的基石。
|3
我们目前的成果
样本不均衡解决方法：过采样
样本训练集：重复正常样本数据，使得正常
样本与恶意样本近似1:4(17288个样本集，包
含正常样本3208个，恶意样本14080个)
特征：APIs
算法：RandomForest
样本预测集：约15万
识别率：98.84%
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CONTENTS
初识机器入门级简单工程化的那
学习实践些坑
对机器学习的粗浅认识
TechnologyWay
Tools
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两个学科的结合
•懂机器学习算法的，缺乏领域里的专业知识
•有领域专业知识的，不懂机器学习算法
机器学习安全领域
•二者各自领域都存在比较高的门槛
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机器学习的经典流程：训练和预测
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怎么落地？
收集输入特征抽取机器学习算法评价衡量算法
如何选择要输入什么内
什么是特征，怎么分类？机器学习算法五花八门，要如何衡量训练的结果
容？
多维度特征是什么意思？看得眼花缭乱，该如何模型的好坏？
输入的是到底什么形式
如何选择更有效特征?选择算法来做训练好呢？如何衡量是哪个因素导
的数据？
对机器学习而言，特征采用聚类呢？还是分类致的模型结果的好坏？
输入的数据如何产生，
的选取很关键！算法呢？
从哪来呢？
输入怎么区分定义？
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CONTENTSPAGE
02入门级简单实践
输入数据
一切可以收集到、真实准确的信息都可以尝试拿来作
为机器学习的输入数据。
样本静态分析
IDAPro、OllyD
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