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ViT-B/14
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ViPER 通过考虑可执行文件打包来增强恶意软件检测
研究人员开发了 ViPER，一种用于恶意软件检测的新方法，解决了可执行文件打包的挑战。ViPER 利用了经过 LoRA 适配的 Vision Transformer (ViT) 主干，采用双头架构同时对恶意软件进行分类和检测打包。独特的打包感知门控机制允许基于推断的打包状态进行区分预测，提高了已打包和未打包二进制文件的准确性。该系统在 200,000 个 Windows PE 字节图图像的数据集上取得了 0.8521 的平衡准确率和 …
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SPHERE-JEPA框架优化超球体上的自监督学习
研究人员推出了SPHERE-JEPA，一个旨在解决表示几何局限性的新型自监督学习框架。与先前假设欧几里得空间和高斯嵌入的方法不同，SPHERE-JEPA专为超球体等流形上的分布而设计。该框架从理论上证明了超球体均匀性对于某些回归和k近邻任务是最优的，纠正了高斯先验引入的偏差。在实践中，SPHERE-JEPA显示出显著的改进，包括纹理检索性能提升6%，ImageNet-1K性能提升1.8%。