上篇文章python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdt_hash（mmdt敏感哈希）生成方法，并对其中的概念做了基本介绍。本篇，我们重点谈谈mmdt_hash的分类应用场景。

设想这么一个需求场景：有一批文件需要判定是否属于恶意文件，并且需要给出恶意文件所属的家族类型。这个需求该怎么高效处理呢？处理过程又该怎么固化成我们自己的经验呢？当以后面临同样的需求时，能否复用之前的结果呢？

我能想到的方法有以下三种：

针对以上三种方法，分别讨论其优点和缺点：

上诉需求场景也许太过特殊化，但还是有一定的代表性的。针对以上的需求场景，python_mmdt工具的分类算法，可以很好的覆盖上述场景。

使用python_mmdt的做法，具有以下优点等

同时，有三个缺点需要指出：

因此，可以在不同的场景使用不同的判定分值，判定分值越高，准确率越高；判定分值越低，漏报率越低。如判定分值设定为1.0，则几乎没有误报；如判定分值设定设定为0.85，则比判定分值设为0.95的漏报率低。

使用pip安装python_mmdt之后，会向系统中添加如下命令：

mmdt_hash值结构如："index_hash:value_hash"，index_hash是4字节敏感哈希索引，value_hash是16字节敏感哈希值，两个哈希值之间使用:冒号隔开。敏感哈希索引用于快速定位相似哈希，敏感哈希值用于计算两个mmdt_hash之间的相似度。

mmdt_hash值的标准差，用于衡量生成的mmdt_hash的好坏。从大量统计结果看，当标准差低于10.0左右时，计算生成的mmdt_hash
的有效性太差，不能有效表示原始文件。

计算两个文件的相似度，输入2个文件路径，输出

计算两个输入文件的相似度，相似度本质采用欧几里得距离衡量。计算两个mmdt_hash的欧几里得距离，并进行归一化处理，得到相似度。

遍历指定文件目录，计算该目录下所有文件的mmdt_hash，并从标签文件中读取对应标签，生成标签索引，组合到特征向量集合中。输入的标签文件采用文件名,标签的csv格式存储。mmdt_feature.label是本特征向量集合的标签文件，用于将标签索引还原为原始名称；mmdt_feature.data是特征向量集合文件。两文件都使用pickle序列化，同时使用zip压缩保存。

特征向量集合的通用过滤方法，计算特征向量集合中mmdt_hash值的标准差，移除标准差小于10.0的mmdt_hash。如前所说，标准差小于10.0的mmdt_hash有效性很低，无法使用。

简单分类算法的特定过滤方式，移除完全相同的特征向量，并覆盖原始特征向量集合。

需要将特征向量集合文件或特征向量集合标签文件拷贝到工具目录，才可正常使用分类功能。

重要说明，需要将生成的mmdt_feature.label和mmdt_feature.data文件拷贝到python_mmdt的安装路径，命令如下：

特别注意：

python_mmdt的核心功能，实现未知样本的快速识别。mmdt-classify . 0.8 1表示对当前目录下的文件进行分类，分类判定分值设定为0.8，分类算法采用1（简单分类算法）。

本篇主要介绍了python_mmdt的一种简单分类应用。在实际使用简单分类器时，python_mmdt会将特征向量集合转成简单分类特征库，通过查找相等的索引哈希，计算对应mmdt_hash的相似度，满足判定分值，则返回判定结果。利用python_mmdt，可以实现自动特征的提取、积累、复用，通过不断的积累，期待实现“见过即可查”的目标。

另外，目前python_mmdt直接对压缩包类型的文件计算敏感哈希，其mmdt_hash值常常不可用，后续会尝试对压缩包进行解压缩，计算实际文件。当前使用哈希索引匹配的的方式，虽然效率高，但是漏报率也高。后续会尝试使用KNN算法对特征向量集合进行计算，提高基检出率。

如果恶意代码分析人员，可以共建一个mmdt_hash特征向量库，一定可以大大方便恶意代码分析这件事。设想一下，每个特征向量20个字节，1亿条特征向量的集合大小在2G左右，1亿条特征向量可以检出的恶意代码数量可能达到上百亿，上千亿，提供的恶意代码检测覆盖面就广阔的多了。更重要的，共享mmdt_hash值不会导致原始文件信息的泄漏，同时又能提供非常有价值的信息。

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