Daniele Ghiani

新框架将Android恶意软件检测中的安全回归率减半

研究人员在Android恶意软件检测的持续学习中发现并量化了一个关键问题，称为“安全回归”。当模型先前可以检测到的恶意软件样本在更新后即使模型平均性能有所提高，但却逃避了检测时，就会发生这种现象。实验显示，高达3-6%的恶意软件样本会出现安全回归。为了解决这个问题，开发了一个新的回归感知框架，通过正向一致性训练（PCT）实现。该方法在各种持续学习场景中有效地将安全回归率减半，同时保持了长期的强大检测性能。