未知のマルウェアを検知するための未来予測を用いた概念ドリフトの抑制

マルウェア検知モデルの精度は時間とともに低下する概念ドリフトの問題に対し、敵対的学習と生成的敵対的ネットワーク(GAN)を用いて未来のマルウェアサンプルを予測し、それを学習に取り入れることで、概念ドリフトの影響を抑制できる。