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恶意软件分析

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7月23日
11:23
11:23官方账号arXiv cs.AI@Adel ElZemity, Shujun Li, Budi Arief
论文测试了11个开源小语言模型(SLM)、3个网络安全预训练模型和6个前沿大语言模型(LLM)在Meta的CyberSecEval恶意软件分析基准上的表现。设计了四种编排架构：多智能体管道、对抗性辩论、层级咨询和混合系统。混合系统（Qwen3-4B与Foundation-Sec-8B）达到35.30%准确率，超过最强网络安全基线22.54%和最强无基线前沿模型34.77%。有证据的Gemini达到38.22%，表明证据导向的编排可显著提升协作SLM的性能。
论文Qwen3-4BFoundation-Sec-8BCyberSecEval
推荐理由：别总盯着大模型花钱了，用Qwen3-4B和Foundation-Sec-8B组队就能干翻GPT，这篇论文给了具体方法和数据。
原文
6月13日
04:33