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恶意软件分析大合集.md

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 * [Infosec - CERT-PA](https://infosec.cert-pa.it/analyze/submission.html) - 恶意软件样本收集与分析
 * [Malpedia](https://malpedia.caad.fkie.fraunhofer.de/) - 为调查恶意软件提供快速可识别、可操作的上下文资源
 * [Malshare](https://malshare.com) - 在恶意网站上得到的大量恶意样本库
-* [MalwareDB](http://malwaredb.malekal.com/) - 恶意软件样本库
 * [Open Malware Project](http://openmalware.org/) - 样本信息和下载
 * [Ragpicker](https://github.com/robbyFux/Ragpicker) - 基于 malware crawler 的一个插件
 * [theZoo](https://github.com/ytisf/theZoo) - 分析人员的实时恶意样本库
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   - [CybOX - 网络观测 eXpression](http://cybox.mitre.org/)
   - [MAEC - 恶意软件特征枚举与界定](http://maec.mitre.org/)
   - [TAXII - 可信的指标信息自动化交换](http://taxii.mitre.org/)
+* [SystemLookup](https://www.systemlookup.com/) - SystemLookup 可以提供合法的或PUP的组件信息
 * [ThreatMiner](https://www.threatminer.org/) - 威胁情报数据挖掘接口
 * [threatRECON](https://threatrecon.co/) - 搜索指标，每月最多一千次
 * [Yara rules](https://github.com/Yara-Rules/rules) - Yara 规则集
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 * [malice.io](https://github.com/maliceio/malice) - 大规模弹性恶意软件分析框架
 * [malsub](https://github.com/diogo-fernan/malsub) - 提供在线恶意软件与 URL 分析服务的 Python RESTful API 框架
 * [Malware config](https://malwareconfig.com/) - 从常见的恶意软件提取、解码和在线配置
+* [MalwareAnalyser.io](https://malwareanalyser.io/) - 基于异常的在线恶意软件静态检测，采用启发式检测引擎，通过数据挖掘与机器学习赋能
 * [Malwr](https://malwr.com/) - 免费的在线 Cuckoo 沙盒分析实例
 * [MASTIFF Online](https://mastiff-online.korelogic.com/) - 在线恶意软件静态分析
 * [MetaDefender Cloud](https://metadefender.opswat.com/) - 扫描文件、哈希或恶意软件的 IP 地址
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 * [Practical Reverse Engineering](https://www.amzn.com/dp/1118787315/) -
   Intermediate Reverse Engineering.
 * [Real Digital Forensics](https://www.amzn.com/dp/0321240693) - 计算机安全与应急响应
+* [Rootkits and Bootkits](https://www.amazon.com/dp/1593277164) - Rootkits and Bootkits: 逆向现代恶意软件与下一代威胁
 * [The Art of Memory Forensics](https://amzn.com/dp/1118825098) - 在 Windows、Linux 和 Mac 系统的内存中检测恶意软件和威胁
 * [The IDA Pro Book](https://amzn.com/dp/1593272898) - 世界上最流行的反汇编器的非官方指南
 * [The Rootkit Arsenal](https://amzn.com/dp/144962636X) - 系统黑暗角落的潜行者：The Rootkit Arsenal
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 ## 其它
 
 * [APT Notes](https://github.com/kbandla/APTnotes) - 一个收集 APT 相关文献的合辑
+* [Ember](https://github.com/endgameinc/ember) - Endgame 恶意软件研究基准数据库，用于创建机器学习模型，模型基于静态分析的结果来进行评分
 * [File Formats posters](https://github.com/corkami/pics) - 常用文件格式的可视化（包括 PE 与 ELF）
 * [Honeynet Project](http://honeynet.org/) - 蜜罐工具、论文和其他资源
 * [Kernel Mode](http://www.kernelmode.info/forum/) - 一个致力于恶意软件分析和内核开发的活跃社区
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 * [Malware Analysis Tutorials](http://fumalwareanalysis.blogspot.nl/p/malware-analysis-tutorials-reverse.html) - 由 Xiang Fu 博士提供的恶意软件分析教程，是一个学习恶意软件分析的重要资源
 * [Malware analysis, threat intelligence and reverse engineering](https://www.slideshare.net/bartblaze/malware-analysis-threat-intelligence-and-reverse-engineering) - 不需要先验知识的恶意软件分析、威胁情报和逆向工程概念介绍
 * [Malware Samples and Traffic](http://malware-traffic-analysis.net/) - 此博客重点介绍与恶意软件感染相关的网络流量
+* [Malware Search+++](https://addons.mozilla.org/fr/firefox/addon/malware-search-plusplusplus/) - 搜索常用恶意软件数据库的 Firefox 浏览器插件
 * [Practical Malware Analysis Starter Kit](https://bluesoul.me/practical-malware-analysis-starter-kit/) - 此软件包包含 Practical Malware Analysis 书中引用的大多数软件
 * [RPISEC Malware Analysis](https://github.com/RPISEC/Malware) - 2015 年秋季 Rensselaer Polytechnic Institute 的恶意软件分析课程中使用的课程材料
 * [WindowsIR: Malware](http://windowsir.blogspot.com/p/malware.html) - Harlan Carvey 的恶意软件页面
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 * [/r/csirt_tools](https://www.reddit.com/r/csirt_tools/) - CSIRT 工具和资源的子版块，讲[恶意软件分析](https://www.reddit.com/r/csirt_tools/search?q=flair%3A%22Malware%20analysis%22&sort=new&restrict_sr=on)的天才
 * [/r/Malware](https://www.reddit.com/r/Malware) - 恶意软件的子版块
 * [/r/ReverseEngineering](https://www.reddit.com/r/ReverseEngineering) - 逆向工程子版块，不仅限于恶意软件
-* [Ember](https://github.com/endgameinc/ember) - Endgame Malware BEnchmark for Research 一个用于创建机器学习模型的库，模型基于静态分析的结果来进行评分
 
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