本文针对AI驱动的恶意软件检测器面临的多种挑战（包括投毒攻击、逃避攻击和概念漂移）提出了一种统一的解决方案。作者指出这些挑战的一个根本原因是数据稀疏性，即某些特征值在数据集中出现的频率极低。为解决稀疏性问题，论文设计了新的压缩技术来缓解稀疏性，并提出了一种密度提升训练方法来持续填充稀疏区域。该方法被应用于PE、Android和PDF恶意软件数据集（如EMBER、SOREL-20M、DREBIN和Contagio）进行实验。结果表明，该方法不仅增强了模型对抗各种攻击的鲁棒性，还提升了检测性能和时间可持续性。例如，在EMBER数据集上，后门攻击成功率从99.99%降至23.71%，F1分数从99.301%升至99.488%；在SOREL-20M数据集上，可持续性指标AUT从92.850%提升至95.135%。该方法与现有防御技术互补，并在多个数据集上验证了其一致性。