该研究提出了一种基于深度学习的恶意软件检测器的防御方案，通过随机消融平滑的方式训练基础分类器，并选择最常见的预测类进行最终分类。实验证明该方案在鲁棒性和泛化能力方面表现更好。

恶意软件检测器对抗样本的鲁棒性研究
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