本文针对部署在对抗性环境中的安全检测模型，提出了一种全范围二元分类器校准方法（Full-range Binary Classifier Calibration）。在恶意流量/样本分布快速漂移而良性分布相对稳定的场景下，安全团队需要频繁重训练模型以保持对新威胁的检出能力。然而，重训练会改变模型输出的预测分数，破坏下游依赖该分数的机制（如阈值、排序等）。传统的概率校准方法旨在使输出值逼近类概率，但安全场景更关心的是在不同部署版本间，同一输出分数对应的假阳性率（FPR）保持一致性。本文设计的方法基于现有校准原语（如 Platt scaling、等张回归等），通过在全FPR区间（从10%到0.01%）上优化，使得模型更新后输出分数具有稳定的FPR含义。在独立保留的测试集上，该方法在10%至0.1% FPR范围内观察到的相对FPR误差最大仅为2.3%，在0.01% FPR下误差为7.2%。此外，校准模型的产物（校准器）大小控制在200 KB以下，适用于1K至10M良性样本的校准集。该方法不依赖特定模型架构，可与现有安全ML流程集成。主要贡献是定义了面向安全场景的校准目标（FPR一致性），并提供了高效、轻量的实现。适合安全工程师、MLOps团队、以及研究模型部署稳定性的学者阅读。