FreeMOCA 是一项针对恶意代码分析中持续学习挑战的研究。每年超过 2 亿个新恶意软件样本被发现，传统的反病毒系统仅在新样本上重新训练会导致灾难性遗忘和可利用盲区，而使用全部数据集重新训练则计算成本高昂。FreeMOCA 提出了一种无记忆（memory-free）且计算高效的持续学习框架，通过自适应逐层插值（adaptive layer-wise interpolation）在连续任务更新之间保留先前知识，其核心是利用热启动任务最优（warm-started task optima）在参数空间中由低损失路径连接的特性。方法不依赖存储旧样本，避免内存开销。实验在 Windows（EMBER）和 Android（AZ）恶意软件基准上进行，涵盖类增量（Class-IL）和域增量（Domain-IL）两种设置。结果显示，FreeMOCA 在 Class-IL 设置中表现显著，在 EMBER 和 AZ 上均优于 11 个基线方法；同时大幅减少遗忘，实现最佳保留性能，在 EMBER 和 AZ 上准确率分别提升高达 42% 和 37%。作者发布代码，表明参数空间中的热启动插值可作为基于回放的持续恶意软件检测的可扩展且有效的替代方案。该研究为安全领域持续学习提供了实用思路。