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Threat Actor-Based Application Prioritization Technique: SecEncoder
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内容提要
本研究提出了一种新方法TIPS，结合编码器和解码器语言模型，利用威胁情报提高恶意应用程序检测的准确性。实验结果表明，TIPS在恶意应用程序识别中达到了0.90的F-1分数，显著提升了安全响应效率。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法TIPS，结合编码器和解码器语言模型。
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TIPS利用威胁情报提高恶意应用程序检测的准确性和相关性。
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实验结果显示，TIPS在恶意应用程序识别中达到了0.90的F-1分数。
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TIPS显著减少了安全分析师的调查积压，提高了整体安全响应效率。
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