MARS评测称直接分类优于声明评分

作者团队提出MARS恶意软件分诊框架；在相同静态证据和采集器下评测六种语言模型后，直接分类在所有模型上准确率更高。在两条路径均有可用输出的样本中，其准确率优势为3.7至20.9个百分点，差异的95%簇自助法置信区间均高于零。 评测覆盖1,195个PE和ELF二进制文件，按1,001个近重复簇处理，并设置确定性规则作为基线。基于论文摘要，实验结论仅对应所评测的声明分类与加性评分政策：只需最终判定时倾向直接分类；保留的行为声明可用于按具体政策检查和修订。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。