Skip to content
KitploitKITPLOIT
StrumentiBlog
Invia
StrumentiBlog
Invia

Strumenti di Hacking, PenTest e Cybersecurity per il tuo Arsenale di Sicurezza!

Kitploit è una directory di strumenti di hacking, cybersecurity e pentesting. Scopri gli ultimi aggiornamenti dei progetti per trovare vulnerabilità, analizzare sistemi, automatizzare i test e rafforzare la tua sicurezza.

··Feed·Contatto·Privacy·© 2026 Kitploit

Directory degli strumenti

Categorie

Vedi tutte le categorie
Loading categories
BIDO | Kitploit
Strumenti/GitHubGitHub/whatishope/bido
Sicurezza AndroidAnalisi StaticaAnalisi MalwareMachine LearningPaper e RicercaApprendimento e Formazione
GitHubwhatishope/bido

BIDO

Vedi Repository
26 mesi faNon ancora revisionato

Più Popolari

Vedi tutti →

Scopri gli strumenti più utilizzati dalla nostra community.

Esplora tutti gli strumenti

Sfoglia la nostra collezione di strumenti

Vedi tutti gli strumenti →
Condividi

BIDO

Questo codice appartiene a "BIDO: Un approccio unificato per affrontare l'offuscamento degli indirizzi e le sfide della deriva concettuale nel rilevamento di malware basato su immagini".

Autore

Autore: Junhui Li1, Chengbin Feng2, Zhiwei Yang1, Qi Mo1 e Wei Wang1.

Istituzione

Istituzione1:Software School, Yunnan University, Kunming, Yunnan 650091 Cina. Istituzione2:School of Information Systems, University of New South Wales, Sydney, NSW 2052 Australia.

Disponibilità del dataset

A causa delle grandi dimensioni dei dataset, forniamo accesso pubblico tramite cloud storage e istruzioni di utilizzo dettagliate in questo repository.

Archiviazione Cloud

I dataset completi Data-Ideal e Data-Obfu sono ospitati su OneDrive:https://1drv.ms/f/c/90ae1e5185e3d1c1/IgDhovkur4wcSbDRiadcg66nAVDRM9BNRXRN5ftU2kKnIcY?e=skQjJD

Istruzioni per l'uso

Questo repository fornisce istruzioni dettagliate sulla struttura dei dataset, sulla pre-elaborazione e sull'utilizzo nelle sezioni seguenti.

Descrizione del dataset

Questo progetto utilizza due dataset di malware Android progettati per valutare sia le condizioni ideali di apprendimento sia la robustezza sotto offuscamento.

Dataset Data-Ideal

Composizione

Il dataset contiene un totale di 24.830 applicazioni Android, tra cui 12.375 campioni dannosi e 12.455 campioni benigni.

Strategia di Etichettatura

Le etichette vengono assegnate in base ai risultati della scansione di VirusTotal. Un'applicazione viene etichettata come benigna se riceve zero rilevamenti e come dannosa se viene segnalata da più di quattro motori antivirus.

Fonti dei Dati

I file APK vengono raccolti da molteplici fonti ampiamente utilizzate e autorevoli, tra cui Google Play, AndroZoo e il benchmark dataset CICMalDroid2020.

Dataset Data-Obfu

Processo di Generazione

Questo dataset deriva dal dataset Data-Ideal applicando sei tecniche di offuscamento in sequenza a ciascuna applicazione utilizzando lo strumento Obfuscapk.

Tecniche di Offuscamento

Le tecniche applicate includono Rinomina di Classi e Metodi, Crittografia delle Stringhe delle Risorse, Offuscamento del Flusso di Controllo, Nuovo Allineamento, Nuova Firma e Inserimento di Codice Spazzatura.

Dimensione Finale del Dataset

Dopo aver rimosso le applicazioni che hanno incontrato errori durante il processo di offuscamento, il dataset finale è composto da 12.088 campioni dannosi e 11.044 campioni benigni.

Scarica lo strumento