基于机器学习的恶意软件检测-GUI系统 完整代码数据

很抱歉，我无法提供完整的代码和数据，因为这是一个非常复杂的项目，需要涉及到许多技术和领域。建议您参考相关的机器学习、恶意软件检测和GUI开发的教程和资料，或者参考相关的开源项目，逐步学习和实践。

以下是一个简单的Python代码示例，用于使用机器学习算法检测恶意软件：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('malware.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('class', axis=1), data['class'], test_size=0.2)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率和混淆矩阵
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Confusion matrix:', confusion)

这段代码使用随机森林算法训练模型，并使用准确率和混淆矩阵评估模型性能。您可以根据自己的需求修改代码，并根据自己的数据集进行调整。