阿里云安全恶意程序检测（速通二）

阿里云安全恶意程序检测

高阶数据探索
- 变量分析
- - 连续数值变量与连续数值变量
  - 单个类别变量与连续数值变量
  - 两个类别变量与连续数值变量
  - 两个变量线性关系探索
  - 查看多个双变量关系的技巧
- 高阶数据探索
- - 多变量交叉探索

高阶数据探索

变量分析

连续数值变量与连续数值变量

分析连续数值变量和连续数值变量之间的关系，是为了探索变量之间的全局线性、局部
线性的关系等，常用方法: plt.scatter, sns.joinplot (kind= A), A = kde。
在这里插入图片描述

单个类别变量与连续数值变量

分析单个类别变量和连续数值变量之间的关系，主要是用于观察不同类别下的连续变量
(常见于回归问题)的分布，如图4-4-2所示。
常用方法: sns.stripplot, sns.swarmplot, sns.boxplot, sns.violinplot。
在这里插入图片描述

两个类别变量与连续数值变量

分析两个类别变量和连续数值变量之间的关系，是上述单个类别变量与连续数值变量组
合分析的扩展，用于更深层次的分析，如图4-4-3。常用方法: sns.countplot, sns.barplot, sns. factorplot, sns.pointplot。
在这里插入图片描述

两个变量线性关系探索

两个变量线性关系的探索，主要用于分析变量的全局线性、局部线性、其他非线性的关
系，如图4-4-4所示。
常用方法: sns.regplot, sns.mplot, sns.residplot.
在这里插入图片描述

查看多个双变量关系的技巧

上面介绍的方法都适用于单独检测，如果我们想直接绘制所有的情况，则在一一检查时可以考虑查看多个双变量关系的方法，如图4-4-5所示。
常用方法: sns.pairplot, sns. PairGrid.
在这里插入图片描述

高阶数据探索

多变量交叉探索

1、通过统计特征file_id_cnt，分析file_id变量和api变量之间的关系

train_analysis = train[['file_id','label']].drop_duplicates(subset = ['file_id','label'],keep = 'last')
dic_=train['file_id'].value_counts().to_dict()
train_analysis['file_id_cnt'] = train_analysis['file_id'].map(dic_).values
train_analysis['file_id_cnt'].value_counts()

sns.displot(train_analysis['file_id_cnt'])

在这里插入图片描述
我们发现，API 调用次数的基本上都集中在10 000次以下

2、为了便于分析file_id_cnt变量和label变量之间的关系，首先将数据按file_id_cnt变量也就是API的调用次数取值划分为16个区间

def file_id_cnt_cut(x):
    if x < 15000:
        return x // 1e3
    else:
        return 15
    
train_analysis['file_id_cnt_cut'] = train_analysis['file_id_cnt'].map(file_id_cnt_cut).values

#随机选取4个区间进行查看
plt.figure(figsize = [16,20])
plt.subplot(321)
train_analysis[train_analysis['file_id_cnt_cut'] == 0]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('file_id_cnt_cut = 0')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = [16,20])
plt.subplot(321)
train_analysis[train_analysis['file_id_cnt_cut'] == 1]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('file_id_cnt_cut = 0')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = [16,20])
plt.subplot(321)
train_analysis[train_analysis['file_id_cnt_cut'] == 14]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('file_id_cnt_cut = 0')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = [16,20])
plt.subplot(321)
train_analysis[train_analysis['file_id_cnt_cut'] == 15]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('file_id_cnt_cut = 0')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述
从图中可以看到:当API调用次数越多时，该API是第五类病毒( 感染型病毒)的可能性就越大。

用分簇散点图查看label下file_id_cnt的分布，由于绘制分簇散点图比较耗时，因此采用1000个样本点(2000个所用时间比1000用时多很多)

plt.figure(figsize = [16,10])
sns.swarmplot(x = train_analysis.iloc[:2000]['label'],
             y = train_analysis.iloc[:2000]['file_id_cnt'])

在这里插入图片描述
从图中得到以下结论:从频次上看，第5类病毒调用API的次数最多;从调用峰值上看，第2类和7类病毒有时能调用150000次的API。

3、首先通过文件调用API的类别数file_id_api_nunique,分析变量file_id和API的关系

dic_=train.groupby('file_id')['api'].nunique().to_dict()
train_analysis['file_id_api_nunique'] = train_analysis['file_id'].map(dic_).values
sns.distplot(train_analysis['file_id_api_nunique'])

在这里插入图片描述

train_analysis['file_id_api_nunique'].describe()

文件调用API的类别数绝大部分都在100以内，最少的是1个，最多的是170个。

然后分析file_ id_ api _nunique 和标签label 变量的关系。

train_analysis.loc[train_analysis.file_id_api_nunique >= 100]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.title('File with api nunique >= 100')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述
从图中可以发现，第5类病毒调用不同API的次数是最多的。在上面的分析中，我们也发现第5类病毒调用API的次数最多，调用不同API的次数多也是可以理解的。

plt.figure(figsize = [16,10])
sns.boxplot(x=train_analysis['label'],y = train_analysis['file_id_api_nunique'])

在这里插入图片描述
从图中得到以下结论:第3类病毒调用不同API的次数相对较多，第2类病毒调用不同API的次数最少;第4，6, 7类病毒的离群点较少，第1类病毒的离群点最多，第3类病毒的离群点主要在下方:第0类和第5类的离群点则集中在上方。

4、首先,通过file_ jid_ index_ nunique 和file_ jid_ index_ max 两个统计特征，分析变量file _id和index之间的关系。有个奇怪的现象，我们发现调用API顺序编号的两个边缘(0 和5001)的样本数是最多的，因此可以单独看一下这两个点的label分布。

#单独看一下API序号为0和5001两个点的label分布
dic_=train.groupby('file_id')['index'].nunique().to_dict()
train_analysis['file_id_index_nunique'] = train_analysis['file_id'].map(dic_).values
train_analysis['file_id_index_nunique'].describe()

dic_=train.groupby('file_id')['index'].max().to_dict()
train_analysis['file_id_index_max'] = train_analysis['file_id'].map(dic_).values
sns.distplot(train_analysis['file_id_index_max'])

在这里插入图片描述
从图中可以看出，文件调用index有两个极端:一个是在1附近，另一个是在5000附近。

分析file_id_index_nunique和file_id_index_max与label变量的关系


plt.figure(figsize=[16,8])
plt.subplot(121)
train_analysis.loc[train_analysis.file_id_index_nunique == 1]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('File with index nunique = 1')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

plt.subplot(122)
train_analysis.loc[train_analysis.file_id_index_nunique == 5001]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('File with index nunique = 5001')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述
从图中可以发现，在文件顺序编号只有一个时，文件的标签只会是0 (正常)、2 (挖矿程序)或5 (感染型病毒)，而不会是其他病毒，而且最大概率可能是5;对于顺序次数大于5000个的文件，其和上面调用API次数很大时类似。

还可以通过绘制小提琴图、分类散点图分析，代码和结果如下:

plt.figure(figsize = [16,10])
sns.violinplot(x = train_analysis['label'],
              y = train_analysis['file_id_api_nunique'])

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = [16,10])
sns.stripplot(x = train_analysis['label'],
              y = train_analysis['file_id_index_max'])

在这里插入图片描述
从图中得到的结论:第3类病毒调用不同index次数的平均值最大;第2类病毒调用不同index次数的平均值最小:第5，6, 7类病毒调用不同index次数的平均值相似。

5、首先通过file_ id_ tid_ nunique和file id_ tid max两个统计特征，分析变量file_ id和tid
之间的关系。

dic_= train.groupby('file_id')['tid'].nunique().to_dict()
train_analysis['file_id_tid_nunique'] = train_analysis['file_id'].map(dic_).values
train_analysis['file_id_tid_nunique'].describe()

sns.distplot(train_analysis['file_id_tid_nunique'])

在这里插入图片描述

dic_= train.groupby('file_id')['tid'].max().to_dict()
train_analysis['file_id_tid_max'] = train_analysis['file_id'].map(dic_).values
train_analysis['file_id_tid_max'].describe()

sns.distplot(train_analysis['file_id_tid_max'])

在这里插入图片描述

#分析file_id_tid_nunique和file_id_tid_max与label变量的关系
plt.figure(figsize=[16,8])
plt.subplot(121)
train_analysis.loc[train_analysis.file_id_tid_nunique < 5]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('File with tid nunique < 5')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

plt.subplot(122)
train_analysis.loc[train_analysis.file_id_tid_nunique >= 20]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('File with tid nunique >= 20')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述
其中，0:正常文件; 1:勒索病毒; 2:挖矿程序; 3: DDoS木马; 4:蠕虫病毒; 5:感
染型病毒; 6:后门程序; 7:木马程序。

还可以通过箱线图和小提琴图进一一步分析。

plt.figure(figsize = [12,8])
sns.boxplot(x = train_analysis['label'],
              y = train_analysis['file_id_tid_nunique'])

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize = [12,8])
sns.violinplot(x = train_analysis['label'],
              y = train_analysis['file_id_tid_nunique'])

在这里插入图片描述
分析file_id和tid的max特征，我们将tid最大值大于3000的数据和整体作比较，发现差异不是很大

plt.figure(figsize=[16,8])
plt.subplot(121)
train_analysis.loc[train_analysis.file_id_tid_max >= 3000]['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('File with tid max >= 3000')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

plt.subplot(122)
train_analysis['label'].value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar')
plt.title('All Data')
plt.xlabel('label')
plt.ylabel('label_number')

在这里插入图片描述
从图中得出的结论:所有文件调用的线程都相对较少;第7类病毒调用的线程数的范围最大;第0类，3类和4类调用的不同线程数类似。

7、分析API变量与label变量的关系，代码及运行结果如下:

train['api_label'] = train['api'] + '_' + train['label'].astype(str)
dic_ = train['api_label'].value_counts().to_dict()

df_api_label = pd.DataFrame.from_dict(dic_,orient = 'index').reset_index()
df_api_label.columns = ['api_label','api_label_count']

df_api_label['label'] = df_api_label['api_label'].apply(
    lambda x:int(x.split('_')[-1]))

labels = df_api_label['label'].unique()
for label in range(8):
    print('*' * 50,label,'*' * 50)
    print(df_api_label.loc[df_api_label.label == label].sort_values(
    'api_label_count').iloc[-5:][['api_label','api_label_count']])
    print('*' * 103)