基于大语言模型的恶意代码检测系统

基于Microsoft Malware Classification Challenge（BIG 2015）提供的丰富数据集和开源大语言模型的存在，以及指令微调的实验结果，系统能确认在恶意软件分类领域的技术可行性。这项技术可行性表明，利用这些资源和方法，系统有能力构建和优化模型，能够对恶意软件进行分类。数据集提供了大量恶意软件样本，足够支持模型训练和验证，而开源的大语言模型则提供了强大的文本处理能力。指令微调的实验结果显示了在不同模型类别、学习样例设置和评估基准下的性能提升，这证明了该方法的通用性和有效性。因此，在现实应用中，系统具备利用这些资源和方法构建恶意软件分类模型的技术能力。这种技术的实现有望帮助安全领域的专业人士更好地识别、分析和应对恶意软件威胁。