以Windows PE结构中的一些信息作为输入数据来构建恶意软件分类器，所用数据集只对相关软件是否为恶意软件进行标注，并没有标注恶意软件的具体类别。因此，本次实验是一个二分类任务，因为没找到合适的论文，所以就自己构建了一个简单的神经网络用来构建分类器。

Python版本：3.6.13

Pytorch版本：1.8.1

CUDA版本：11.4

公开数据集EMBER为网络安全公司Endgame于2018年发布的，训练集中共有6W条数据集，其中3W为恶意软件样本，3W为良性文件样本，2W未标记样本，测试集中共有2W条数据集，其中1W恶意软件样本，1W良性文件样本，所有数据均通过提取相应软件的PE信息来获得的。数据集的下载地址为：https://ember.elastic.co/ember_dataset_2018_2.tar.bz2，作者也在github上对该数据集进行了相关说明：https://github.com/endgameinc/ember。

每一条数据都是JSON数据格式，简略看如下：

    JSON格式中的label代表了样本的类别，1为恶意样本，0为正常样本，-1为未标记样本。每一条数据都包含了大量信息，包括导入表，导出表，节区中的二进制序列等，不过本实验只用到以下12个PE头中的信息用来作为输入数据：

optional->sizeof_code

optional->sizeof_headers

optional->sizeof_heap_commit

general->size

general->vsize

general->has_debug

general->has_relocations

general->has_resouces

general->has_signature

general->has_tls

general->symbols

节区的数目

最新的数据里面训练集被拆成了6个文件来分别存放，按顺序读取文件以后，就需要按照JSON文件格式来解析获取输入数据，以下是参考代码，这里舍弃了未标记数据，且每条数据都对255进行求余来进行归一化。

    以下是本文实验用的模型，中间的隐藏层神经元数量分别是512，1024，512。

损失函数为cross_entropy，优化器为SGD，相关参数设定如下：

batch_size: 8

epoch: 25

lr: 0.001

decay: 0.0005

momentum: 0.9

参数的代码如下：

分类器训练与测试的代码如下：

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