HYDRA: Proactive Android Malware Drift Adaptation via Hierarchical Graph Contrastive Learning

arXiv cs.CR · 23 sept, 06:00

Se presenta HYDRA, un marco de aprendizaje automático que aborda la degradación del rendimiento en detectores de malware Android debida a la evolución constante de las amenazas (concept drift). El método combina grafos de flujo de control y grafos de llamadas de función con contrastive learning para adaptar modelos de forma proactiva sin requerir anotación manual extensiva, logrando mejoras significativas en tasas de falsos negativos y positivos.