# 策略重放

MARS是一个面向PE与ELF二进制的恶意软件分诊框架，在共享证据收集器与相同静态证据包条件下，比较LLM直接分类与“结构化行为声明+固定评分策略”两条路径；在1195个样本、1001个近重复簇和六个模型上，直接分类在全部六个模型上总体准确率更高，配对准确率优势为3.7至20.9个百分点，而声明路径保留了评分输入，可在不重新调用模型的情况下重放与改策。

MARS是一个面向PE与ELF二进制的恶意软件分诊框架，在共享证据收集器与相同静态证据包条件下，比较LLM直接分类与“结构化行为声明+固定评分策略”两条路径；在1195个样本、1001个近重复簇和六个模型上，直接分类在全部六个模型上总体准确率更高，配对准确率优势为3.7至20.9个百分点，而声明路径保留了评分输入，可在不重新调用模型的情况下重放与改策。