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Automatically Generating Malware Package Rules Using Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了新工具RuleLLM，利用大型语言模型自动生成开源软件规则，解决了现有安全工具对专家规则的依赖。实验结果显示，RuleLLM生成的763条规则的准确率为85.2%，召回率为91.8%，优于现有工具。
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关键要点
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本研究旨在解决现有安全工具依赖专家定义预设规则的问题。
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提出了一种新工具RuleLLM，利用大型语言模型自动生成开源软件生态系统的规则。
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实验结果显示，RuleLLM生成的763条规则的准确率为85.2%，召回率为91.8%。
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RuleLLM的性能显著优于现有顶尖工具。
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研究中提出了11个类别和38个子类别的规则分类。
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