qq_41641505的博客

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Transcend使用两种技术来评估算法在给定数据集上的质量:(i)决策评估——评估算法做出的预测的鲁棒性;Alpha评价—评价不符合措施的质量。我们将这些评估结合起来，以检测概念漂移。

深度学习已在恶意软件分类任务中表现出良好的结果。人工分析效率低：对于未知恶意软件的binary，分析人员仍要花大量时间来利用静态分析工具逆向整个binary，从而识别关键的恶意行为；监督学习开销大：尽管机器学习可用来帮助识别二进制的重要部分，但由于获取足够大的标记数据集开销很大，因此监督学习方法是不切实际的。为了提高静态（或手动）逆向工程的生产力，我们提出了DeepReflect：一种用于定位（localize）和识别（identify）恶意二进制文件中恶意软件组件的工具。