人工的传统恶意代码检测方法，面对海量恶意样本软件难以满足快速判别大量恶意样本的需求，而基于梯度提升树的机器学习技术给此类需求提供了可能。因此，文章基于Windows系统平台下的逆向工程，利用机器学习算法，通过提取恶意软件的显著特征去训练恶意软件检测模型，并编写恶意软件检测工具实现对恶意软件的检测与分类，有助于减少传统方法人工物力的消耗，快速地批量处理恶意软件样本，能够提高对恶意软件检测的效率与准确率。
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