SDC2024议题聚焦 | 大模型技术在恶意软件分析中的实践（内含赠票活动）

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· SDC2024 议题预告   · *文末留言赠票 0 1 大模型技术在恶意软件分析中的实践  传统恶意软件分析主要依赖于动态分析与静态分析，这些方法虽能生成详尽的报告，富含专业术语与多维度数据，却难以模拟人类分析师在复杂情境下的推理与关联分析能力。 近年来，大语言模型（LLM）的崛起展现了其在理解不同编程语言、以及运用逻辑推理机制以提炼新知、基于既有信息做出合理推断方面的非凡能力。尤为重要的是，通过有监督微调（SFT）技术，LLM能够吸收并内化安全领域特定的知识体系与分析范式，为恶意软件分析带来了前所未有的革新契机。 鉴于此，我们设计并实现了一种基于LLM技术的创新恶意软件分析方法，该方法巧妙融合了LLM的逻辑推理能力与传统的恶意软件分析手段，构建了一个结合SFT、检索增强生成（RAG）技术、嵌入模型、向量数据 ………………………………