11:08
arXiv cs.AI@Alexander V. Kozachok, Stanislav G. Vyugov, Shamil G. Magomedov
推荐理由：这篇论文用实际数据告诉你：用CWE分类训练HIDS能不能泛化到新CVE？结论是有的行有的不行，关键看行为轮廓而不是标签。
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6月23日
11:08
论文基于LID-DS-2021数据集，选取CWE-307（认证绕过）、CWE-89（SQL注入）、CWE-434（文件上传）三个CWE家族，提取66维Peng-Guo式特征向量，训练Isolation Forest和SGD One-Class SVM检测器。针对CWE-307，组合检测器在校准目标FPR=0.05时达到F1=0.6976（精确率0.8994，召回率0.5698），但CWE-89和CWE-434的F1均低于0.21。研究发现跨CVE迁移具有强烈方向依赖性，主要由源正常行为轮廓广度而非CWE标签决定。论文强调校准FPR是诚实报告的方法论前提。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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Epoch AI@EpochAIResearch
Epoch AI@EpochAIResearch推荐理由：做安全研究和漏洞分析的团队，终于有了一个公开数据工具来验证AI模型的真实能力，建议点开看看趋势图。
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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