When Label Noise Meets Class Imbalance: A Robust Framework for Android Malware Family Classification

该论文研究的是 Android 恶意软件家族分类模型在真实训练数据条件下的鲁棒性问题。作者指出现有机器学习方法虽在基准数据集上准确率很高，但落地时面临两大障碍：其一，Android 生态中广泛使用的代码混淆会严重干扰自动化标注流程，导致训练

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR