深度分析 SMETA‑ZSL：結合大型語言模型與跨模態對齊的零樣本資安威脅分類突破 隨著新興惡意程式層出不窮，傳統防禦難以及時取得標記資料。研究提出 SMETA‑ZSL，透過對比微調的語言模型產生語意原型，並以情境式元學習對齊行為特徵，實現開放式零樣本威脅分類。實驗顯示在七項基準上平均顯著提升 10.8 分，最高可達 18.1 分。
