Synergistic Directed Execution and LLM-Driven Analysis for Zero-Day AI-Generated Malware Detection
यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ज़ीरो-डे AI-जनरेटेड मैलवेयर का प्रमाणित रूप से सुदृढ़ और अत्यधिक सटीक पता लगाने के लिए कॉनकोलिक निष्पादन (concolic execution), LLM-निर्देशित पथ प्राथमिकता (LLM-guided path prioritization) और डीप लर्निंग को तालमेल के साथ जोड़ता है, जो मानक और संश्लेषित (synthesized) थ्रेट बेंचमार्क दोनों पर पारंपरिक बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।