本科毕业设计实战：恶意代码检测分类平台

资源摘要信息:"毕业设计项目名称为《恶意代码检测分类平台》，这是一个本科毕业设计项目，其主要目的是研究和开发一个用于恶意软件（恶意代码）检测和分类的平台。项目内容包括多个部分，首先是通过恶意代码收集模块（malware_collector.py）进行恶意代码样本的收集，其次利用恶意代码分类模块（malware_classification.py）对收集来的恶意代码进行分类处理。同时，该平台还具有良性软件收集功能（benignware_collector.py），用于收集正常软件样本，以此作为对比参照，进一步提升恶意代码检测的准确性。 在本项目中，还包括一个动态特征分析模块（malware_classification_by_dynamic_feature），它通过分析恶意代码的运行时行为特征，以提高检测的效率和准确性。此外，项目还包含了一个绘图模块（plot_graph.py）用于对检测结果进行可视化展示，以帮助用户更直观地理解数据分析结果。 该平台还提供了Web前端界面，包括表单（forms）和模板（templates），用于与用户交互，收集用户提交的样本文件，以及展示恶意代码检测和分类的详细信息。整个平台后端逻辑的处理由主程序模块（main.py）进行协调。 该项目涉及的技术栈广泛，包括但不限于Python编程语言、机器学习、数据可视化、Web开发等。它不仅适用于学术研究，作为毕业设计的实战成果，同时也适合作为学习和工作中提升技能的参考资料。 该平台的开发涉及的关键知识点可能包括： 1. 恶意代码检测技术：了解和掌握当前常见的恶意代码检测技术和方法，如特征码检测、行为分析、启发式检测等。 2. 数据分析：收集到的样本数据需要进行预处理和分析，涉及数据清洗、特征提取、数据集划分等步骤。 3. 机器学习与分类算法：使用机器学习算法对恶意代码进行分类，这可能包括监督学习、非监督学习以及深度学习等。 4. Web开发技术：了解如何构建Web应用的前端和后端，包括HTML、CSS、JavaScript等前端技术，以及可能使用到的后端框架如Django或Flask。 5. 数据可视化：将分析结果以图表形式呈现给用户，需要掌握数据可视化库，如Matplotlib或Seaborn。 6. 计算机安全知识：了解网络安全的基本原理，掌握一定的安全防护措施，以便更好地评估和处理潜在的安全威胁。 本项目不仅是一个毕业设计作品，它也反映了开发者在相关领域的知识水平和实际应用能力，适合有志于从事计算机安全领域工作的个人进一步学习和研究。"