#恶意软件检测

基于压缩的机器学习方法综述与框架

研究系统梳理了压缩与机器学习的相互转化路径，包括归一化压缩距离、最小描述长度与熵编码。作者提出并验证了基于压缩的ML设计框架，发现其在恶意软件检测上显著优于常规基线，不同设计选择可带来最高0.62的准确率提升。