本文研究了在时间概念漂移背景下，Android恶意软件检测模型的对抗鲁棒性如何随时间演变。研究团队收集了跨越十多年的Android应用数据集，从模拟器和真实设备执行中提取静态和动态特征表示，并将数据按年份切片。他们设计了三种部署协议模拟真实世界的学习场景：(1) 同年训练和测试；(2) 跨年部署但不更新模型；(3) 扩展窗口重训练，利用累积的历史数据。在多种分类器家族上，使用FGSM和SPSA在可行性约束下生成对抗样本。实验测量了干净性能、对抗准确率（AA）、攻击成功率（ASR），并引入了三个时间链接指标——RobustDrop、ΔASR和对抗放大因子（AAF）——来量化分布偏移与鲁棒性退化之间的关系。结果表明，时间分离会降低基于特征迁移的对抗鲁棒性。随着训练-测试时间差距增大，干净准确率和对抗准确率均下降，而攻击成功率在某些配置下（特别是FGSM扰动和静态特征下）增加。扩展窗口重训练可以缓解但不能完全消除在持续分布演化下的鲁棒性损失。这些发现表明，在评估智能检测系统在演化数据分布下的长期鲁棒性时，应考虑时间漂移，并突出了在长期对抗环境中建立漂移感知鲁棒性评估框架的必要性。