الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · Nature (computational biology) · 2026-10-16

نسب عائلات البرمجيات الخبيثة الفرعية متعدد المستويات من صور تنفيذية بنظام RGB باستخدام التعلم العميق المعزز بالانتباه

العنوان الأصلي: Multi-level malware subfamily attribution from RGB executable images using attention-augmented deep learning

يتطلب تحليل البرمجيات الخبيثة اتخاذ قرارات على مستويات عدة، من الكشف إلى نسبتها إلى العائلة ثم إلى العائلة الفرعية الدقيقة. يقترح المؤلفون إطارًا هرميًا للتعلم العميق يأخذ صور RGB لملفات Windows PE وينفّذ الكشف وتصنيف العائلة ونسبة 33 عائلة فرعية ضمن بنية واحدة متعددة المخرجات. وحققت أربعة نماذج للتعلم بالنقل معززة بآليات الانتباه دقة بلغت 99% في التصنيف الثنائي و96–97% على مستوى العائلة و91–95% على مستوى العائلة الفرعية، مع درجات macro F1 وصلت إلى 0.89 في النسبة الدقيقة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →