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2023 | OriginalPaper | Chapter

4. Stochastic Method

Author : Raphael Labaca-Castro

Published in: Machine Learning under Malware Attack

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Abstract

As introduced in Part II, FAME is built in a modular fashion to allow increased compatibility with further extensions.

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Footnotes
1
We specify sequences or chains of transformations as vectors \(|\textbf{T}|\) = n represented as \((t_1, t_2, ..., t_n)\), without an upper boundary.
 
2
We are aware that the classifiers available in aggregators often suffer from overparametrization, which can lead to higher classification rates at the expense of false positives [Vir21c]. Thus, we suggest retrieving labels from these platforms carefully, since this can yield different results compared to local implementations, depending on how sensitive the models are implemented.
 
Metadata
Title
Stochastic Method
Author
Raphael Labaca-Castro
Copyright Year
2023
Book
Machine Learning under Malware Attack

Print ISBN: 978-3-658-40441-3

Electronic ISBN: 978-3-658-40442-0

Copyright Year: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-40442-0_4

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