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malware detection
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安卓恶意软件检测易受概念漂移影响
研究人员对安卓恶意软件检测系统十年的对抗性鲁棒性进行了纵向研究。他们的发现表明，随着时间的推移数据分布发生变化的“概念漂移”会显著降低这些系统的对抗性鲁棒性。尽管使用累积历史数据重新训练模型可以缓解部分损失，但并不能完全消除问题，这凸显了对“漂移感知”评估框架的需求。
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Victor Chang教授因在网络安全和隐私领域的AI领导力而获奖
Victor Chang教授因其在负责任的AI开发方面所做的贡献，被评为年度网络安全专业人士。他的工作强调联邦学习和隐私保护技术，特别是在保护关键基础设施方面。Chang教授牵头了一个英日合作项目，该项目开发了一个联邦恶意软件检测系统，准确率达到96.8%，同时保护了用户隐私。