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RawMal-TF
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显著性引导裁剪在恶意软件图像分类中效果不一
研究人员调查了显著性引导裁剪技术在基于图像的恶意软件分类中的有效性。他们使用RawMal-TF数据集和ResNet18架构进行了实验，比较了四种训练条件：无裁剪、随机裁剪、低显著性裁剪和高显著性裁剪。结果表明，虽然低显著性裁剪略微提高了在自然图像CIFAR-100数据集上的性能，但在RawMal-TF的恶意软件图像上，所有裁剪方法与无裁剪相比，性能均略有下降。这表明显著性引导裁剪的效用是领域特定的，恶意软件图像可能需要不同于自然图像的…
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新对抗性恶意软件数据集发布，用于测试 AI 检测的鲁棒性
研究人员开发了一个新的对抗性恶意软件样本数据集，该数据集源自真实的恶意软件二进制文件，用于测试基于机器学习的检测系统的鲁棒性。该数据集包含超过 44,000 个按家族标记和 33,000 个按类型标记的对抗性样本，在现有分类器上显示出高规避率。研究还强调了这些系统易受数据投毒攻击的影响，其中一小部分错误标记的数据会急剧增加规避率。