Bercan Turkmen Efe

大语言模型通过多反编译器分析改进恶意软件分类 · 跟踪 2 个来源

研究人员开发了一种使用大语言模型（LLMs）通过分析来自多个反编译器工具的反编译代码来改进恶意软件分类的方法。研究发现，结合 Ghidra 和 RetDec 的反编译视图可以提高识别恶意软件的 F1 分数，主要是通过提高召回率。这种多反编译器方法提供了一种简单、无需训练的技术，可以提高基于大语言模型的恶意软件分类在现实场景中的有效性。