本研究提出了一种新的上下文驱动框架LAMD，旨在解决安卓恶意软件检测中的动态威胁和数据集偏见问题。LAMD通过提取关键上下文和分层代码推理，显著提高了检测准确性，优于传统方法，具有重要应用价值。

Contextual Large Language Model-Driven Android Malware Detection and Classification
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