恶意脚本

基于神经网络的安卓恶意软件检测设计，是一个还挺有意思的项目资源，尤其适合你要做安卓安全相关开发的时候瞅一眼。敏感 API 的提取靠的是反编译 smali 文件，没啥新鲜的思路，但得比较扎实。用AHP来给 API 打权重，再扔进神经网络里跑一轮，精度比原来BP 算法那套强不少，识别率从 56.8%蹭到了 76.7%。提升还是蛮的。后面再加一手数据挖掘，抽出检测规则。你如果正好手上有点训练集，这套流程跑一遍还是挺顺的。反正整体思路不是花哨，但实战性挺高，尤其适合搞模型改进或者做安全检测工具的你。对了，感兴趣的话可以看看相关的东西，比如：安卓权限信息下的恶意软件检测研究，还有神经网络：数据挖掘算法简

提取应用权限信息，统计分析恶意软件与良性软件差异，利用机器学习分类，实现静态检测恶意软件。该方法可有效预判恶意软件，准确率较高。

针对Android手机恶意软件日益增多，应用商店在大规模软件安全性检测上遇到的挑战，提出了一种轻量级恶意软件检测方案。方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息，通过去冗余处理权限频率特征，最终采用最小距离分类器进行软件分类。实验结果显示，该方案不仅具备可行性，而且在方案复杂度和检测效果上优于同级别方案，适用于大规模恶意软件的初步检测。

大数据环境下的恶意 URL 检测，靠的是 Spark 的分布式能力加上决策树模型的聪明判断，配合黑白名单策略，整体流程还蛮顺的。你用已知的 URL 数据集训练模型，模型训练好之后，就能专门拿来判断那些名单里搞不定的新 URL，准确率还不错。 训练逻辑也不复杂，模型靠的是决策树算法，就是把一堆 URL 特征一点点分裂，最终归到“恶意”还是“正常”这两类里。训练过程可以用Spark MLlib搞定，性能也挺好，跑大数据量的时候也不卡。 再加上黑白名单的策略，就是先快速筛一波的 URL，剩下那些模棱两可的交给模型来判断。分类过程响应也快，尤其适合实时检测的场景，比如邮件网关、浏览器插件、防火墙这种地

oracle初学者常用的实例脚本

数据库脚本.rar 的脚本挺实用，专门用来批量导入学生选课数据，里面直接用REPLACE INTO把信息插进elected_info表。嗯，字段比较全，像esno、esname、echengji都涵盖了，操作简单粗暴，适合小型项目。要注意锁表命令，LOCK TABLES用不好容易卡其他操作。如果你正好想练手 SQL 批量操作，可以直接下下来试试。

数据库脚本的结构还挺清晰的，适合新手拿来练手，也方便老手快速搭建测试环境。表设计上做得比较标准，像ACCOUNT、PETOWNER这些表，字段命名规范，类型也合理。是主外键的约束写得挺到位，能有效避免数据混乱。字段的注释虽然有点简略，但好在结构不复杂，理解起来不费劲。 约束写得比较完整，主键都设了，还加了外键，比如PET表的OWNER_ID和STORE_ID就分别连到了PETOWNER和PETSTORE，这个设计在实际项目里也常见，挺实用的。 插入数据的部分也有样例，虽然只有两条记录，但够用来验证表结构和关系是不是通的。就是要注意一点，插入前记得把外键表里的数据准备好，不然外键约束直接报错，挺

在大型集群中，想要查看单个主机上正在运行的Java进程，通常需要使用jps命令，但逐一访问每台主机效率低下。为了提高效率，可以编写一个Shell脚本来自动化这一过程，并预先配置免密码访问。

利用 MongoDB 的 mongodump 命令进行数据库备份，有效保存和恢复数据。

此脚本名为 redis_config.sh，可用于配置 Redis。