arXiv · cs.AI· Abdelrahman Yassin Eljamal, Abdeltawab Hendawi·· 11 小时前
MalwareFormer：直接处理原始字节的 Transformer 恶意软件检测框架
Bytes to Threats: Byte-Sequence Transformer For Malware Detection
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Abdelrahman Yassin Eljamal, Abdeltawab Hendawi
期刊信息（来源提供）：2026 IEEE International Conference on AI and Data Analytics (ICAD), Boston, MA, USA, 2026, pp. 1-7
研究任务与主要进展
MalwareFormer 是一种基于 Transformer 的字节级恶意软件检测框架，直接在可执行文件的原始字节上运行，无需领域知识或特征提取。该框架达到 98.35% 准确率、98.32% 平衡准确率与 macro-F1，以及 1.94% 的误报率，在所有阈值相关分类指标上均优于基线方法。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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