arXiv · AI· Emmanuela Andam, Emanuel S. Grant, Naima Kaabouch·· 3 小时前AI 评分25
37 个恶意软件家族感染后行为实证分析：HeteroScan 达到 94.44% 准确率
What Malware Actually Does: An Empirical Analysis of Post-Infection Behavior Across Malware Families
AI 导读
针对 37 个恶意软件家族的感染后行为实证分析显示，HeteroScan 集成模型在 24 个家族的多分类任务中准确率提升至 94.44%。 该模型基于 CAPEv2 动态沙箱数据构建异构图特征，MCC 达 0.863，较扁平特征基线高 7.4 个百分点。 内置 LLM 解释层支持生成基于 MITRE ATT&CK 映射的分析师报告，完整流程已通过 HeteroScan 部署。
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