論文の概要: ADAPT: A Pseudo-labeling Approach to Combat Concept Drift in Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08597v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 13:47:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.37548
• Title: ADAPT: A Pseudo-labeling Approach to Combat Concept Drift in Malware Detection
• Title（参考訳）: ADAPT:マルウェア検出におけるコンバットコンセプトドリフトへの擬似ラベル手法
• Authors: Md Tanvirul Alam, Aritran Piplai, Nidhi Rastogi,
• Abstract要約: データ分散の変更に機械学習モデルを適用するには、頻繁な更新が必要である。 我々は、コンセプトドリフトに対処するための新しい擬似ラベル付き半教師付きアルゴリズムであるtexttADAPTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning models are commonly used for malware classification; however, they suffer from performance degradation over time due to concept drift. Adapting these models to changing data distributions requires frequent updates, which rely on costly ground truth annotations. While active learning can reduce the annotation burden, leveraging unlabeled data through semi-supervised learning remains a relatively underexplored approach in the context of malware detection. In this research, we introduce \texttt{ADAPT}, a novel pseudo-labeling semi-supervised algorithm for addressing concept drift. Our model-agnostic method can be applied to various machine learning models, including neural networks and tree-based algorithms. We conduct extensive experiments on five diverse malware detection datasets spanning Android, Windows, and PDF domains. The results demonstrate that our method consistently outperforms baseline models and competitive benchmarks. This work paves the way for more effective adaptation of machine learning models to concept drift in malware detection.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは一般的にマルウェア分類に使用されるが、コンセプトドリフトによる時間経過とともに性能劣化に悩まされる。 データ配布の変更にこれらのモデルを適用するには、頻繁に更新する必要がある。 アクティブな学習は、アノテーションの負担を軽減することができるが、半教師付き学習によるラベルなしデータの利用は、マルウェア検出の文脈において、比較的未検討のアプローチである。 本研究では,概念ドリフトに対処する新しい擬似ラベル付き半教師付きアルゴリズムである \texttt{ADAPT} を紹介する。 モデルに依存しない手法は、ニューラルネットワークや木に基づくアルゴリズムなど、さまざまな機械学習モデルに適用できる。 われわれはAndroid, Windows, PDFドメインにまたがる5つの多様なマルウェア検出データセットについて広範な実験を行った。 その結果,本手法はベースラインモデルと競合ベンチマークを一貫して上回る結果となった。 この研究は、機械学習モデルのより効果的な適応方法として、マルウェア検出におけるドリフトの概念を提案している。

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