저희는 방금 중요한 업데이트를 출시했습니다: CIC-MalMem-2022 데이터셋의 실제 악성코드 동작을 사용하여 Random Forest 모델을 재학습했습니다. 과제는 58,000개의 복잡한 메모리 덤프(memory dump) 트레이스를 저희의 syscall 그래프 추출기가 생성하는 깨끗한 10개 특징(feature) 벡터 공간으로 매핑하는 것이었습니다.

작동 방식:

• Docker 내의 샌드박스 타겟 (네트워크 차단)
• strace -t -f를 사용하여 모든 syscall 추적
• NetworkX 유향 그래프(directed graph)로 파싱
• 10개 특징 추출 (프로세스 수, 네트워크 연결, 파일 작업, 심각도 점수 등)
• 분류를 위해 RandomForest에 입력

또한 모듈 수준의 임포트 사이클(import cycles)을 해결하였으며, 프로덕션 환경에서 더 안전한 모델 역직렬화(deserialization)를 위해 skops 버전을 고정했습니다.

악성코드 동작, syscall 파싱을 이해하거나 탐지 규칙(detection rules) 기여를 원하는 협업자를 찾고 있습니다. 이슈(issues)와 PR(Pull Requests)을 환영합니다.

https://github.com/tejasprasad2008-afk/TraceTree