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arXiv cs.LG@Abir Ashab Niloy, Ahmed Ryan, Imamul Hossain Rafi, Md Erfan, Md Rayhanur Rahman
推荐理由：这个新数据集把系统、网络和浏览器日志合在一起，还按ATT&CK标准标了攻击手法。拿三个小模型试了一下，分块分类准确率从8%升到90%以上，挺实用的。
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6月17日
11:38
研究者构建了一个包含870个会话（70个攻击，800个正常）和约230万事件的多源日志数据集，覆盖系统、网络和浏览器日志。攻击事件用ATT&CK技术ID标注，涉及12种战术和53种技术。使用LoRA微调Qwen2.5-1.5B、Llama-3.2-3B、Phi-4-Mini三个小型语言模型，在分块分类任务上准确率从约8%提升至90%-97%。技术识别任务最佳精确匹配准确率为42%，但部分匹配得分较高，表明模型掌握了大部分推理逻辑。
6月16日
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6月12日
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6月4日
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arXiv cs.LG@Yaseen M. Osman, Geoff V. Merrett, Stuart E. Middleton
精选
推荐理由：如果你在做ICL样本选择或主动学习，这篇论文用实验告诉你MLP激活值这条路走不通，省下试错时间。做LLM推理效率或特征分析的开发者，看完会理解为什么SAE可能是更好的方向。