研究者提出Aurora框架评估恶意软件分类器

Alexander Herzog、Aliai Eusebi 与 Lorenzo Cavallaro 提出 Aurora 框架，从置信质量和操作韧性两个维度评估恶意软件分类器，并对模型置信度剖面做验证，以判断估计是否可靠。 Aurora 还配套一组指标，用于在时间评估周期内衡量操作稳定性，而非只看单点性能。作者称，在漂移程度不同的数据集上，现有 SOTA 框架均表现出脆弱性，因此或需重新审视其底层假设。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。