ccs 2020
隨著惡意軟體的發展，分類器的效能會顯著降低，先前的工作已經提出使用再訓練或主動學習來逆轉或改善老化的模型。但會耗費巨大的人工成本來標記新的惡意樣本。
隨著malware的發展，增強功能以避免被檢測，導致malware分類器的效能隨時間顯著下降，該問題被定義為模型老化，時間衰減，退化等。卡巴斯基在2019發布的***上顯示基於ml的商業分類器在三個月的時間中檢測率從100%下降到80%以下。
鑑於為什麼惡意軟體進化會影響模型的效能，作者的理解是惡意軟體樣本在進化過程中通常保持相同的語義，但切換到不同的實現方式上，以此來避免被檢測。例如原始惡意軟體會通過http請求傳送使用者識別符號，進化後的惡意軟體則會通過套接字傳送識別符號。
作者在惡意軟體演變過程中捕獲語義相似性，並使用捕獲的資訊來減慢分類器的老化。作者認為這種相似性也會體現在android的官方文件上，通過提取資訊構建關係圖，圖中每個節點表示乙個實體，如api、異常、許可權等，每條邊代表兩個實體之間
利用大資料智慧型更正瑕疵資料的應用樣例
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