כתבה
arXiv cs.AI ·
מודל סטטיסטי לזיהוי סדרתי של תוכנות זדוניות
A Structured State Space Sequence Model for Multi-Class Classification of Malware
מחקר זה מציע מודל חדש לזיהוי סדרתי של תוכנות זדוניות, המבוסס על רעיון ה-S4. המודל יכול לזהות תוכנות זדוניות ולסווג אותן בצורה יעילה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.01893v1 Announce Type: cross Abstract: By 2030, Internet of Things (IoT) devices are projected to reach 40 billion, with fast-paced technological advancements in fields such as industry, healthcare, agriculture, automobiles, and building/home automation systems. This expansion has created a large attack surface for cybercrime, as the majority of these devices open the door for cybercriminals to exploit vulnerabilities, as they lack adequate built-in security. Cybercriminals launch malware attacks to compromise systems or steal sensitive data, and once a system is compromised, a ransom is typically demanded for its release. Current cybersecurity measures in place are being outpaced by the rapid growth of the IoT, which is accompanied by a subsequent growth in malware variants bei
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית