Proj THUDBFuzz Paper Reading: Intelligent Malware Defenses

Abstract

本文内容：
总结了malware detection, malware analysis, adversarial malware, and malware author attribution, ml + machine learning相关研究

1. Intro

1. 值得注意的是，机器学习对攻击者也很有用：由于威胁环境的内在对抗性，机器学习不仅被用于构建智能防御，还被用于开发逃避检测的智能攻击。仅在过去⼗年中，这种竞赛就产⽣了 20,000 多篇研究⽂章。

标签：Malware,机器,智能,Defenses,malware,detection,THUDBFuzz,攻击者
来源： https://www.cnblogs.com/xuesu/p/16290881.html