该研究提出了一种新方法，结合大型语言模型和少样本学习，用于识别新出现的恶意软件类型。实验结果表明，该方法在两种数据集上的平均准确率达到86.35%，并具有良好的泛化能力。该方法显示出在网络流量及物联网环境中的潜在应用价值。
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