IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciência da computação teórica · Nature (computational biology) · 2026-10-16
Atribuição de subfamílias de malware em múltiplos níveis a partir de imagens RGB de executáveis usando aprendizado profundo com atenção aumentada
Título original: Multi-level malware subfamily attribution from RGB executable images using attention-augmented deep learning
A análise de malware exige decisões em vários níveis, da detecção à atribuição de família e de subfamília detalhada. Os autores propõem uma estrutura hierárquica de aprendizado profundo que recebe imagens RGB de arquivos PE do Windows e realiza detecção, classificação de família e atribuição de 33 subfamílias em uma única arquitetura de múltiplas saídas. Quatro modelos de aprendizado por transferência com atenção alcançaram acurácia de 99% na classificação binária, 96–97% no nível de família e 91–95% no nível de subfamília, com F1 macro de até 0,89 na atribuição detalhada.