使用 AI 来识别文件格式

2018-04-26 02:06:46 +08:00
 kamen

思路:

就我所知,所有文件格式都有着特定结构的数据,这样就有了某种特征,那是否能够提取其特征,再通过 AI 来识别特征,以此来识别文件格式?

详细过程:

例如有一个未知格式的文件,

我们以二进制来读取这个文件, 每隔 X 位换行,不足一行填 0, 这样就能组成一个 X 为宽的 01 阵列。

将 0 转成白色矩形,1 为黑色矩形,我们就能得到一个充满小的黑色正方形的图像,而这份图像就存在某种特征。

我们以各种文件格式的文件生成的图像训练 AI,并提取识别其图像特征

再与未知格式的文件对比,发现符合纯文本文件的图像特征

于是我们可以用 atom 打开它,atom 识别其为 python 源代码文件

天啦噜,原来是 py 文件啊!!!!

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37 条回复
kamen
2018-04-26 03:02:31 +08:00
@kamen 比如一种格式,开头是格式描述,后面的数据全是 unicode 码,而 unicode 码是有范围的,而这就是特征
说到这里,我觉得,2 进制其实不太好,可以尝试更高进制,比如 16 进制读取,转成 16 色图片,或许信息密度更大
xupefei
2018-04-26 03:07:34 +08:00
@kamen #20 数据能成为特征,例如 xml、txt 和 wav。
然而,现在绝大部分文件都不是直接存的,而是有一个压缩过程。压缩后的字节你说能有什么特征?
某些分段压缩的文件中间会出现特征。例如,PNG 文件内会出现“ fcTL ”、“ fdAT ”之类的明文,但是人家头部已经有 magic 了,要中间的特征何用?

我的思路如下:
1 ) Q:这是个问题吗? A:不是,因为 magic 判断没有什么明显缺点。
2 ) Q:如何解决这个问题? A:既然不是问题,那么不需要解决。

至于你说“自定义文件格式”,那只能说,首先你就不应该这样设计。
Kagari
2018-04-26 03:10:49 +08:00
可惜我要睡了,不然看完#5 #21 我能笑一天
qq316107934
2018-04-26 03:11:05 +08:00
完整的看了下,楼主完全不懂机器学习一直在 YY,想在此打住楼主比较民科的思想:
1.首先,做图像识别也是要把图像转换为矩阵作为输入数据,你说的把二进制位转换为图像这一步骤多此一举
2.大多数文件用 Magic number 作头部来标识文件类型不是没有道理的,一方面只需要读取文件开头的几个字节,效率很高,另一方面不同格式严格区分头部,这样有助于格式的识别。
3.如果按照楼主的思想,会出现以下问题:①有些类型的文件(如 ZIP,PNG ),在做压缩之后数据块完全没有规律可循,且模型冗余成分会很大,大部分节点不会活跃②文件内容相似的文件(例如 EXE 和 DLL )不能被很好的区分③效率极低,对大文件格式的识别要扫描整个文件。④存在一个误报率的问题,识别率肯定不会是 100%
综上所述,希望楼主能从现实出发思考,不要继续 YY 了
qq316107934
2018-04-26 03:12:10 +08:00
刚打完字,感觉又有很多槽点,不知从何吐起了...
不过话说...有没有可能楼主就是来钓鱼的,我是不是做了把老实人...
xupefei
2018-04-26 03:15:48 +08:00
另外,我觉得可以提一下 magic 识别有多简单,肯定比跑 AI 快:

var magic=文件前四字节
if magic=="GIF8"
return "GIF"
else if magic=="\x89PNG"
return "PNG"
else if magic=="PK\x03"
return "ZIP"

下次添加新类型,只需要写两行代码。
Xs0ul
2018-04-26 03:17:52 +08:00
在文件格式这种有规范的情况下,rule-based 的模型(比如根据开头的 magic number )几乎铁定比 machine learning 的好得多。因为只要遵循同一个规则,肯定就是对的。machine learning 的方法只能拟合这些规则,而后面数据的特征,八成是噪声,给模型增加难度。

你真要做,不如只做文本文件,比如我手滑把 python 文件后缀名写了个.yp ,你弄个模型来判断这未知后缀名的文件,到底是 python 的还是 c 的代码,这还有点意思。
qq316107934
2018-04-26 03:20:02 +08:00
@Xs0ul #27 这个...感觉也是 rule-based ,按照不同语言的语法树解析一下,报错最少的那个,就是咯
Xs0ul
2018-04-26 03:27:03 +08:00
@qq316107934 #28 理论上可以用上语言风格的特征?比如变量命名的格式之类的。因为比较短的代码说不定能通过好几种语言的解析。当然实用性和准确性另说
Xs0ul
2018-04-26 03:27:56 +08:00
@qq316107934 #28 不过我很赞同对转换成图像的吐槽(
msg7086
2018-04-26 03:28:41 +08:00
你这个太慢了。我来提供一种思路。

首先,我们可以用 honeyview 打开它,看看是不是图片。
噫,不是。下一个。
然后,我们可以用 atom 打开它,atom 识别其为 python 源代码文件。
天啦噜,原来是 py 文件啊。


这个还是太慢了。我再来提供一种思路。

首先,我们可以用一个文件格式识别工具扫描它,文件格式识别工具识别其为 python 源代码文件。
天啦噜,原来是 py 文件啊。
kamen
2018-04-26 03:32:25 +08:00
@Xs0ul 拜托,这是一个人脑思路,所以有这一步,我知道你们厉害,可以脑内跑代码,我们这些智商低的只有人脑
xupefei
2018-04-26 03:34:26 +08:00
@msg7086 #31 你这还是有点儿慢。终极方案还是得靠记事本:
运行记事本,把文件拖进去,观察前几个字,天啦噜是 XXX。

另外,我现在就是这么干的,因为常见的 magic 都挺好记的。
题外话,把 exe/dll 拖到记事本里有时会有有趣的发现,比如作者的变量命名喜好、有趣的字符串、残留的 gdb 符号路径暴漏了开发者的名字之类的……
kamen
2018-04-26 03:46:39 +08:00
我也这么干过,不过是 16 进制编辑器,有时会发现一些蜜汁字符串
kamen
2018-04-26 03:47:10 +08:00
@xupefei 我也这么干过,不过是 16 进制编辑器,有时会发现一些蜜汁字符串
lsvih
2018-04-26 14:41:50 +08:00
@kamen 刚好在调研这块,这篇: https://arxiv.org/pdf/1002.3174.pdf 有相关实现,不过用的是 PCA 和 NN。根据 binary 转成图像再识别产生的像素太多,且由于特征信息大概率已经是像素级别,不能通过重采样去减小图像尺寸。对这么大像素的全精度图像进行学习需要大量时间和资源消耗。
kamen
2018-04-26 15:08:36 +08:00
@lsvih 本来想写个低配版,通过现有图像库来个低配版 demo,用于区别 linux 和 win 的二进制文件。看来是不用了

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