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本文探讨了利用macOS特有特征（如权限配置、证书链状态等）提升恶意软件检测效果的研究。基于四万余个Mach-O样本的实验表明，XGBoost模型结合仅占总数1.3%的系统特有特征，在新型恶意样本上的泛化能力较通用特征提升超15%。研究结论指出，端到端深度学习并非万能，安全专家结合操作系统机制进行领域特征工程，依然是应对新型跨架构恶意软件的最佳实践。

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