1. 比赛介绍

比赛地址：阿里云恶意程序检测新人赛

这个比赛和已结束的第三届阿里云安全算法挑战赛赛题类似，是一个开放的长期赛。

2. 前期准备

因为训练数据量比较大，本地CPU跑不起来，所以决定用Google的Colaboratory来跑，期间也遇到了几个坑。

首先是文件上传比较慢，几个G的文件直接上传比较耗时，上传压缩包后解压又出现了问题，最后还是得等着上传完，期间换了好几个VPN节点。

解压缩的问题：用unzip命令解压，速度很慢，经常解压到一半就不动了或者与colab的连接断掉了（可能是网络问题），在Driver里用Zip Extractor软件解压也不成功。

此外，colab分配的环境是临时环境，文件不会一直保存，刚开始没注意到这点，文件丢失了一次后，才知道要连接到Google Driver，文件存在Driver里。代码如下。

Google Colab 连接 Google Driver

新建新的jupyternotebook，在空白的单元格中输入:

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools

!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null

!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null

!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse

from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

from oauth2client.client import GoogleCredentials

creds = GoogleCredentials.get_application_default()

import getpass

!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL

vcode = getpass.getpass()

!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

根据提示，点击网址并输入验证码确定。新建新的空白单元格，输入:

!mkdir -p drive

!google-drive-ocamlfuse drive

查看drive目录是否被挂载成功:

!ls

更改工作目录:

import os

os.chdir("drive")

3. 查看数据

以training data为例，其他数据同样可以用pandas查看。

import pandas as pd

train_path = './security_train.csv'

data_train = pd.read_csv(train_path)

查看前5行数据：

data_train.head()

~	file_id	label	api	tid	index
0	1	5	LdrLoadDll	2488	0
1	1	5	LdrGetProcedureAddress	2488	1
2	1	5	LdrGetProcedureAddress	2488	2
3	1	5	LdrGetProcedureAddress	2488	3
4	1	5	LdrGetProcedureAddress	2488	4

查看行索引：

data_train.index

RangeIndex(start=0, stop=12955, step=1)

查看列属性：

data_train.columns

Index(['file_id', 'label', 'api', 'tid', 'index'], dtype='object')

查看数据描述信息：

data_train.describe()

~	file_id	label	tid	index
count	8.980669e+07	8.980669e+07	8.980669e+07	8.980669e+07
mean	7.078770e+03	3.862835e+00	2.533028e+03	1.547521e+03
std	3.998794e+03	2.393783e+00	6.995798e+02	1.412249e+03
min	1.000000e+00	0.000000e+00	1.000000e+02	0.000000e+00
25%	3.637000e+03	2.000000e+00	2.356000e+03	3.490000e+02
50%	7.161000e+03	5.000000e+00	2.564000e+03	1.085000e+03
75%	1.055100e+04	5.000000e+00	2.776000e+03	2.503000e+03
max	1.388700e+04	7.000000e+00	2.089600e+04	5.000000e+03

4. 模型训练

数据预处理和模型训练用的代码是 RManofCH 分享的代码，数据量大，在colab上跑了一整天。

其间遇到了一个 'keras.backend' has no attribute 'tf' 的问题，应该是Keras版本的问题

添加包，并将相应的K.tf.xxx修改为tf.xxx即可。

import tensorflow as tf

import tensorflow.keras.backend as B

import tensorflow_hub as hub

from tensorflow.python.keras.engine import Layer

最终成绩为：logloss: 0.472666

5. 初次实践心得

因为是第一次接触数据竞赛，主要是学习了下别人的思路，跑了下训练代码，没有做什么有意义的修改。

感受了下训练大量数据时的龟速，学习了一下几个常用模型的思路以及模型融合的方法。

6. 组会总结

1）自己调模型做优化，渐进式学习比较好，逐步提高，跑现成的代码学到的东西不多，

2）先关注学习过程，结果分数暂时不重要，正式比赛优秀选手都有团队、套路，还有很大差距，

3）先要分析下数据，理解下问题，根据具体的业务场景做模型选择，参数调优，不同的业务需要采用不同的解决方法，没有万能的策略，

7. 参考资料

第三届阿里云安全算法挑战赛答辩视频

RManofCH的思路分享