Birləşdirilmiş zərərli proqram intellektinin sintezini zamanı sübutlar uyğunlaşdırması, neyroməramlı hiperqrafik səbəb axtarışı və kognitiv təhlükə atributları ilə məzmunlu generativ kiber cinayət şəbəkəsi

Kiber-forensik araşdırmalar, phishing audio, zərərli mətn və skriptlər, icra edilə bilən ikililər, yaddaş əşyaları və şəbəkə trafikinə daxil olmaqla, getdikcə daha çox heterogen dəlillərlə əlaqədardır. Mövcud yanaşmalar ümumiyyətlə bu mənbələri müstəqil şəkildə təhlil edir və ya zaman asinkronluğunu, daha yüksək dərəcəli məhkəmə əlaqələrini, itkin hücum mərhələlərini, əks-faktual təhdidlərin inkişafını və təsnifat qeyri-müəyyənliyini açıq şəkildə həll etmədən nümunə səviyyəsində birləşməni həyata keçirir. Bu sənəd CTEEN-i zaman-semantik uyğunlaşdırma üçün, NSFRH-i yüksək dərəcəli məhkəmə-tədqiqat əsaslandırması üçün, GASRE-i sübutlara əsasən hücum mərhələsinin yenidən qurulması üçün, CMES-i əks-faktual zərərli proqram təminatının inkişafı analizi üçün və CTAECO-u etibarlı namizəd kateqoriyaları ilə təyin etmək üçün təqdim edir. Qiymətləndirmədə VirusShare, CIC-MalMem-2022-dən, Android Malware Corpusundan, Malware Traffic Repository-dən və təxminən 52,000 zərərli proqram qeydləri, 1,8 milyon şəbəkə axını qeydləri, 24,000 mətni və ya skript əşyaları və 12,500 phishing və ya sosial mühəndislik audio qeydləri olan mənbə qruplarından inşa edilmiş Integrated Controlled Multimodal Benchmark istifadə edildi. Müqayisələrin aparılması ilə kiber kod zəkası, AI əsaslı zərərli proqram təminatı analizi, çoxmodal əvvəlcədən təlimlənmiş birləşmə və LLM-MalDetect eyni layiqli sübut qrupları, əvvəlcədən işlənmə məhsulları, partisiyalar və metrik təriflər istifadə olunub. 25 uyğunlaşdırılmış bölmə toxumları müşahidələri üzrə təklif olunan çərçivədə 99,26 ± 0,18% təsnifat dəqiqliyi (95% CI: 99,1999,33%), 99,20 ± 0,21% F1 balı və 99,66 ± 0,12% AUC əldə edilmişdir. Bundan əlavə, 98,46% orta hesabla nəzarət edilmiş uyğunlaşdırma dəqiqliyi, 98,68% sübutlara əsasən məhdudlaşdırılmış yenidən qurma dəqiqliyi, 99,04% istinad mərhələsi ilə müəyyən edilmiş namizəd kateqoriyası ilə təsnifat dəqiqliyi və 99.0% ümumi məhkəmə-axtarış etibarlılığı əldə etdi. Tədqiqatlar zamanı birləşmədən olan testlərdə dəqiqlik 95,18% -ə və ailədən olan testlərdə 92,34% -ə qədər azalıb. Bu nəticələri sızıntı auditi, mənfi nəzarət, uyğun statistik testlər və alternativ dizayn ablations daha da dəstəklədi. Tam çərçivədə 96,3 milyon təlim olunan parametr var idi və 12,8 GB maksimum yaddaş tələb olunurdu, məlumatlandırılmış hesablama mühitində tam multimodal epizod (13,7 epizod/s) üçün orta nəticə gecikmə müddəti 73,2 ms idi. Bu tələblər göstərir ki, resurslara məhdud olan platformalarda tətbiq edilmək üçün model sıxılması və ya nəticə optimallaşdırılması tələb olunur. Təxminkar 3, şərh 3) Nəticələr nəzarət olunan istinad göstəricisi altında təsirli, sübutlara əsaslanan çoxmodal əsaslandırma göstərir, lakin təbii hadisə səviyyəsində müvafiqliyi, son real dünya təsnifatını və ya universal məhkəmə-tədqiqat fəaliyyətini təsbit etmir.

Multimodal generativ kiber-forensiq şəbəkəsi

Mövcud zamanlı əlamətlərin kodlaşdırılması şəbəkəsi

Neyrosimbolik məhkəmə-hüquq müalicəsi hiperqrafiyası

Generativ hücum ardıcıllığı yenidən qurma mühərriki

Məlumatlar və proqramlar