論文の概要: LLM-FS: Zero-Shot Feature Selection for Effective and Interpretable Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09634v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 10:29:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.496042
• Title: LLM-FS: Zero-Shot Feature Selection for Effective and Interpretable Malware Detection
• Title（参考訳）: LLM-FS: 効果的かつ解釈可能なマルウェア検出のためのゼロショット特徴選択
• Authors: Naveen Gill, Ajvad Haneef K, Madhu Kumar S D,
• Abstract要約: 従来の手法の代替として,機能名とタスク記述のみを用いて,ゼロショット設定で機能選択を導出できるかどうかを検討する。 その結果,LLM誘導ゼロショット特徴選択は従来のFS法と競合する性能を達成し,解釈可能性,安定性,ラベル付きデータへの依存性の低減といった利点を生かした。 これらの知見は,ゼロショットLPMベースのFSを,セキュリティクリティカルなアプリケーションにおける知識誘導機能選択の方法として,効果的かつ解釈可能なマルウェア検出のための将来的な代替戦略として位置付けている。
• 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: Feature selection (FS) remains essential for building accurate and interpretable detection models, particularly in high-dimensional malware datasets. Conventional FS methods such as Extra Trees, Variance Threshold, Tree-based models, Chi-Squared tests, ANOVA, Random Selection, and Sequential Attention rely primarily on statistical heuristics or model-driven importance scores, often overlooking the semantic context of features. Motivated by recent progress in LLM-driven FS, we investigate whether large language models (LLMs) can guide feature selection in a zero-shot setting, using only feature names and task descriptions, as a viable alternative to traditional approaches. We evaluate multiple LLMs (GPT-5.0, GPT-4.0, Gemini-2.5 etc.) on the EMBOD dataset (a fusion of EMBER and BODMAS benchmark datasets), comparing them against established FS methods across several classifiers, including Random Forest, Extra Trees, MLP, and KNN. Performance is assessed using accuracy, precision, recall, F1, AUC, MCC, and runtime. Our results demonstrate that LLM-guided zero-shot feature selection achieves competitive performance with traditional FS methods while offering additional advantages in interpretability, stability, and reduced dependence on labeled data. These findings position zero-shot LLM-based FS as a promising alternative strategy for effective and interpretable malware detection, paving the way for knowledge-guided feature selection in security-critical applications
• Abstract（参考訳）: 特徴選択(FS)は、特に高次元のマルウェアデータセットにおいて、正確で解釈可能な検出モデルを構築するために不可欠である。 Extra Trees, Variance Threshold, Tree-based model, Chi-Squared test, ANOVA, Random Selection, Sequential Attentionといった従来のFSメソッドは、主に統計ヒューリスティックスやモデル駆動の重要スコアに依存しており、しばしば特徴の意味的文脈を見下ろしている。 LLM駆動FSの最近の進歩に触発されて,従来のアプローチの代替として機能名とタスク記述のみを用いて,大型言語モデル(LLM)がゼロショット設定で機能選択をガイドできるかどうかを検討する。 EMBOD データセット (EMBER と BODMAS ベンチマークデータセットの融合) 上で複数の LLM (GPT-5.0, GPT-4.0, Gemini-2.5 など) を評価し, ランダムフォレスト, エクストラツリー, MLP, KNN を含むいくつかの分類群で確立された FS 手法と比較した。 性能は精度、精度、リコール、F1、AUC、MCC、ランタイムを用いて評価される。 LLM誘導ゼロショット特徴選択は,従来のFS法と競合する性能を達成し,解釈可能性,安定性,ラベル付きデータへの依存度を低減できる。 これらの知見は、ゼロショットLPMベースのFSを、セキュリティクリティカルなアプリケーションにおける知識誘導機能選択の方法として、効果的かつ解釈可能なマルウェア検出のための有望な代替戦略として位置づけている。

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