基于威胁行为者的应用程序优先排序技术: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

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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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