本研究针对打包对基于机器学习的静态恶意软件检测与分类系统性能的影响进行探讨,填补了现有文献的空白。通过对多种打包技术及其对机器学习检测器和分类器性能影响的全面分析,研究揭示了当前静态检测系统的局限性,并强调了主动应对恶意软件作者不断演变的策略的必要性。
本研究探讨了打包对基于机器学习的静态恶意软件检测与分类系统的影响,揭示了静态检测的局限性,并强调了应对恶意软件作者演变策略的必要性。
本研究针对打包对基于机器学习的静态恶意软件检测与分类系统性能的影响进行探讨,填补了现有文献的空白。通过对多种打包技术及其对机器学习检测器和分类器性能影响的全面分析,研究揭示了当前静态检测系统的局限性,并强调了主动应对恶意软件作者不断演变的策略的必要性。
本研究探讨了打包对基于机器学习的静态恶意软件检测与分类系统的影响,揭示了静态检测的局限性,并强调了应对恶意软件作者演变策略的必要性。