本文综述概念漂移对机器学习模型的影响及应对方法，提出模型无关协议、DRBC损失函数和特征约简策略，在EMBER及2020至2023年恶意文件上评估，检测率较基线提高15.2%。同时涉及主动学习、对比学习、自编码器遗忘、模型重用、AutoML适应策略及无监督增量漂移检测，并总结漂移检测、理解与适应框架及常用数据集。