Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
BIDO | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/whatishope/bido
Безопасность AndroidСтатический анализАнализ вредоносных программМашинное ОбучениеСтатьи и ИсследованияОбучение и Образование
GitHubwhatishope/bido

BIDO

Репозиторий
26 месяцев назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

BIDO

Данный код относится к работе "BIDO: A Unified Approach to Address Obfuscation and Concept Drift Challenges in Image-based Malware Detection".

Авторы

Авторы: Junhui Li1, Chengbin Feng2, Zhiwei Yang1, Qi Mo1 и Wei Wang1.

Учреждения

Учреждение1: Школа программного обеспечения, Юньнаньский университет, Куньмин, Юньнань 650091, Китай. Учреждение2: Школа информационных систем, Университет Нового Южного Уэльса, Сидней, Новый Южный Уэльс 2052, Австралия.

Доступность набора данных

Из-за большого размера наборов данных мы предоставляем открытый доступ через облачное хранилище и подробные инструкции по использованию в этом репозитории.

Облачное хранилище

Полные наборы данных Data-Ideal и Data-Obfu размещены на OneDrive:https://1drv.ms/f/c/90ae1e5185e3d1c1/IgDhovkur4wcSbDRiadcg66nAVDRM9BNRXRN5ftU2kKnIcY?e=skQjJD

Инструкции по использованию

В следующих разделах этот репозиторий предоставляет подробные инструкции по структуре набора данных, предварительной обработке и использованию.

Описание набора данных

В этом проекте используются два набора данных по вредоносным программам для Android, предназначенные для оценки как идеальных условий обучения, так и устойчивости к обфускации.

Набор данных Data-Ideal

Состав

Набор данных содержит в общей сложности 24 830 приложений для Android, включая 12 375 вредоносных образцов и 12 455 безвредных образцов.

Стратегия маркировки

Метки присваиваются на основе результатов сканирования VirusTotal. Приложение помечается как безвредное, если оно получает нулевое количество обнаружений, и помечается как вредоносное, если его обнаруживают более четырёх антивирусных движков.

Источники данных

APK-файлы собраны из нескольких широко используемых и авторитетных источников, включая Google Play, AndroZoo и эталонный набор данных CICMalDroid2020.

Набор данных Data-Obfu

Процесс создания

Этот набор данных получен из набора данных Data-Ideal путём последовательного применения шести техник обфускации к каждому приложению с помощью инструмента Obfuscapk.

Техники обфускации

Применяемые техники включают переименование классов и методов, шифрование строк ресурсов, обфускацию потока управления, новое выравнивание, новую подпись и вставку мусорного кода.

Итоговый размер набора данных

После удаления приложений, в которых возникли ошибки в процессе обфускации, итоговый набор данных состоит из 12 088 вредоносных образцов и 11 044 безвредных образцов.

Скачать инструмент