研究人员开发了一种名为Hamm-Grams的新算法，旨在通过创建比传统n-grams更强大的特征来改进恶意软件的检测和分类。这些Hamm-grams是一种包含单字符通配符的正则表达式，使其不易碎。该算法使用一种新颖的局部敏感哈希和聚类技术来有效地查找常见的Hamm-grams，在识别和分类恶意软件方面显示出显著优势。 AI
影响 这项新算法可能带来更有效、更可靠的恶意软件检测系统，从而增强网络安全防御能力。
排序理由 该集群描述了在arXiv学术论文中提出的一种新算法。
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arXiv:2607.01445v1 Announce Type: cross Abstract: Malware poses a critical and ever-evolving threat, and robust and effective systems for detecting and classifying malware are of essential importance. $n$-grams features are among the common static features used in effective machi…
Malware poses a critical and ever-evolving threat, and robust and effective systems for detecting and classifying malware are of essential importance. $n$-grams features are among the common static features used in effective machine learning systems for malware, but these feature…