本文介绍了fscan工具的静态和动态免杀方法，包括详细步骤和示例，旨在帮助用户在合法授权的安全测试中规避杀毒软件的检测，内容涉及静态特征去除和动态加载技术。

调查发现，基于机器学习的恶意软件检测和分类受到静态特征的影响较大，不同包装方式对分类准确性无关，大量待分类家族使分类更困难，每个家族的样本数越多，准确性越高。训练模型在每个家族的样本均匀分布的情况下对未见数据更好地推广。

该论文介绍了一种新技术，通过误差反向传播机制直接对尖峰信号和电位进行训练，使得深度尖峰神经网络能够更精确地捕获尖峰的静态特征。测试结果表明，该算法在MNIST和N-MNIST数据集上表现更好。