13:38
arXiv cs.AI@Jithin S., Roshin Sleeba C., Anvin Mariya P. B., Asmitha K. A., Vinod P., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera
推荐理由：这篇论文用MoE同时干分类、查加壳、判黑白三种活，检测率97.44%，比单模型稳多了，做恶意软件方向的值得看。
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
6月30日
13:38
该论文提出一个基于混合专家（MoE）架构的统一多任务恶意软件分析框架，同时在高维EMBER特征集和原始1D字节数组上处理三种任务：恶意软件家族分类、加壳/未加壳检测、恶意/良性识别。研究了Homogeneous MoE、Heterogeneous MoE和Multi-Gate MoE（MMoE）三种变体，在原始和变异样本上评估对抗鲁棒性。MMoE模型取得最佳性能，综合检测率0.9744，失败率仅2.56%，且在分布偏移下表现出更强的鲁棒性。结果表明专家专业化和任务特定路由能有效应对复杂恶意软件分布。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07