論文の概要: Memory-Based Malware Detection under Limited Data Conditions: A Comparative Evaluation of TabPFN and Ensemble Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07305v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 08:28:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.282346
• Title: Memory-Based Malware Detection under Limited Data Conditions: A Comparative Evaluation of TabPFN and Ensemble Models
• Title（参考訳）: 限られたデータ条件下でのメモリベースのマルウェア検出:タブPFNとアンサンブルモデルの比較評価
• Authors: Valentin Leroy, Shuvalaxmi Dass, Sharif Ullah,
• Abstract要約: 低データレシエーション向けに設計された学習自由モデルであるTabPFNを提案する。 我々は、Random Forest、LightGBM、XGBoostなどの既存のベースラインに対して、その性能を評価する。 これらの発見は、TabPFNをサイバーセキュリティに組み込むという約束と実践上の制限の両方を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence and machine learning have significantly advanced malware research by enabling automated threat detection and behavior analysis. However, the availability of exploitable data is limited, due to the absence of large datasets with real-world data. Despite the progress of AI in cybersecurity, malware analysis still suffers from this data scarcity, which limits model generalization. In order to tackle this difficulty, this workinvestigates TabPFN, a learning-free model designed for low-data regimes. We evaluate its performance against established baselines such as Random Forest, LightGBM and XGBoost, across multiple class configurations. Our experimental results indicate that TabPFN surpasses all other models in low-data regimes, with a 2% to 6% improvement observed across multiple performance metrics. However, this increase in performance has an impact on its computation time in a particular case. These findings highlight both the promise and the practical limitations of integrating TabPFN into cybersecurity workflows.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習は、自動脅威検出と行動分析を可能にすることによって、マルウェアの研究を著しく進歩させた。 しかし、実世界のデータを伴う大規模なデータセットが存在しないため、悪用可能なデータの可用性は限られている。 サイバーセキュリティにおけるAIの進歩にもかかわらず、マルウェア分析は依然としてこのデータ不足に悩まされており、モデル一般化が制限されている。 この課題に対処するため、低データレシエーション用に設計された学習自由モデルであるTabPFNを検証している。 我々は、Random Forest、LightGBM、XGBoostといった既存のベースラインに対して、複数のクラス構成で性能を評価する。 実験結果から,TabPFNは複数のパフォーマンス指標で2%から6%の改善が見られた。 しかし、この性能向上は特定の場合の計算時間に影響を及ぼす。 これらの発見は、TabPFNをサイバーセキュリティワークフローに統合するという約束と実践上の制限の両方を強調している。

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