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MORPH：面向恶意软件检测的自动概念漂移适应
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在这项研究中，提出了一种名为MORPH的基于伪标签的概念漂移自适应方法，适用于神经网络。通过实验分析，证明了该方法在减轻概念漂移影响方面的功效，并在自动化恶意软件检测中优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种名为MORPH的基于伪标签的概念漂移自适应方法，适用于神经网络。
- 通过对Android和Windows恶意软件数据集的实验分析，证明了该方法在减轻概念漂移影响方面的功效。
- 该方法与主动学习相结合时减少了注释工作的需求。
- 在自动化恶意软件检测中，该方法明显优于现有的概念漂移自适应方法。
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