SEED: Semi-supervised Continual MalwarE Detection for Tackling ConcEpt Drift on a BuDget
تقترح الورقة البحثية إطار عمل SEED، وهو إطار تعلم مستمر شبه مُشرف يجمع بين دالة هدف للتقاطع الثنائي المتطرفة والتعلم النشط وتفكيك القيم المفردة للكشف بفعالية عن البرمجيات الخبيثة في ظل تغير المفاهيم مع بيانات محدودة التصنيف، متفوقاً بشكل كبير على طرق التعلم التبايني الهرمي القائمة على مجموعات البيانات ذات الهياكل الدلالية الضعيفة.