# Statyczna klasyfikacja plików wykonywalnych

EN: **Static malware classification of executables** · id `staticmalware` · aliases: static PE malware detection, EMBER, MalConv, statyczne wykrywanie malware, file-based malware classifier

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w cyberbezpieczeństwie](https://aiatlasgraph.com/t/cyberai.md) › [Wykrywanie złośliwego oprogramowania](https://aiatlasgraph.com/t/malwareml.md) › Statyczna klasyfikacja plików wykonywalnych

## Description

- PL: Klasyfikacja plików wykonywalnych (np. Windows PE) jako złośliwych lub nie na podstawie cech wyciągniętych bez uruchamiania programu.
- EN: Classifying executables (e.g. Windows PE files) as malicious or benign from features extracted without running the program.

## In one sentence

- PL: Metoda oceny, czy plik programu jest szkodliwy, wyłącznie na podstawie jego zawartości, bez uruchamiania go.
- EN: A way to judge whether a program file is harmful purely from its contents, without running it.

## Problem it solves

- PL: Uruchamianie każdego pobranego pliku w izolacji trwa za długo, a decyzję trzeba podjąć, zanim użytkownik kliknie dwa razy.
- EN: Running every downloaded file in isolation takes too long, and the decision is needed before the user double-clicks.

## What it does

- PL: Jak rentgen walizki na lotnisku: widać, co jest w środku i jak to ułożono, bez otwierania bagażu.
- EN: Like an airport X-ray of a suitcase: you see what is inside and how it is packed without opening it.

## Everyday example

- PL: Załącznik do maila to plik programu podpisany jako faktura; ochrona komputera ocenia go w ułamku sekundy i blokuje przed otwarciem.
- EN: An email attachment is a program file labelled as an invoice; your computer's protection scores it in a split second and blocks it before opening.

## This concerns you if you…

- PL: chcesz zbudować pierwszy klasyfikator na danych z bezpieczeństwa
- PL: oceniasz oprogramowanie antywirusowe
- PL: analizujesz podejrzane pliki
- EN: want to build a first classifier on security data
- EN: evaluate antivirus software
- EN: analyse suspicious files

## Keywords

EMBER · MalConv · LightGBM · PE header features · byte histogram · adversarial malware · SOREL-20M

## How it works

- PL: Z pliku wyciąga się cechy: nagłówki, listę importowanych funkcji, sekcje i ich entropię, histogramy bajtów i ciągi znaków, po czym uczy się klasyfikatora, często gradient boosting. Alternatywą są sieci konwolucyjne czytające surowe bajty; na otwartym zbiorze EMBER prosty model na cechach pokonał taką sieć.
- EN: Features are extracted from the file: headers, imported functions, sections and their entropy, byte histograms and strings, then a classifier, often gradient boosting, is trained. Convolutional networks reading raw bytes are an alternative; on the open EMBER dataset a simple feature-based model beat such a network.

## Limits

- PL: Pakowanie i zaciemnianie kodu ukrywa cechy, a drobne zmiany pliku potrafią oszukać model. Prawdziwe próbki malware trudno legalnie udostępniać, więc zbiory zawierają zwykle same cechy. Model widzi tylko plik, nie jego zachowanie po uruchomieniu.
- EN: Packing and obfuscation hide features, and small file edits can fool the model. Real malware samples are hard to share legally, so datasets usually contain features only. The model sees only the file, not its behaviour once run.

## Key terms

- PL: **plik PE**: Format programów i bibliotek w systemie Windows.
- PL: **entropia sekcji**: Miara losowości danych; wysoka sugeruje kompresję lub szyfrowanie.
- PL: **packer**: Narzędzie kompresujące program i ukrywające jego prawdziwą zawartość.
- EN: **PE file**: The format of programs and libraries on Windows.
- EN: **section entropy**: A measure of data randomness; high values suggest compression or encryption.
- EN: **packer**: A tool that compresses a program and hides its real contents.

## Know first

- [Gradient boosting (XGBoost, LightGBM) (Gradient-boosted trees)](https://aiatlasgraph.com/t/gradientboosting.md)
- [Niezbalansowane klasy i wartości odstające (Class imbalance and outliers)](https://aiatlasgraph.com/t/classimbalance.md)

## Sources

- [EMBER: An Open Dataset for Training Static PE Malware Machine Learning Models](<https://arxiv.org/abs/1804.04637>) `anderson-roth-ember-2018` · by Hyrum S. Anderson, Phil Roth

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/staticmalware · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30