多模态融合检测模型

精度近 98%

通过细粒度多模态融合，结合源代码与二进制特征，显著提升恶意软件检测准确性与泛化能力。

Li, Xun · 刘雷 · Liu, Yuzhou · Liu, Huaxiao

Information Fusion 2025

参数信息

检测准确率

98.28 %

F1 分数

98.66 %

未见数据准确率

92.86 %

未见数据 F1 分数

94.49 %

技术优势

检测精度高

模型在测试数据集上达到 98.28% 的准确率，能有效区分恶意软件。

对未知样本有效

在未见数据上准确率达 92.86%，说明对新出现的恶意软件也有一定识别能力。

融合源码与二进制

同时利用源代码和二进制代码两种模态，通过细粒度融合捕捉跨模态关联，提升特征表达。

应用场景

• 恶意软件检测：直接用于检测 Android 应用中的恶意软件，无需大量人工规则。
• 安全分析：为安全分析提供自动化的高精度恶意软件判别工具。
• 移动应用安全：保护移动应用生态，提前筛选出潜在恶意应用。