摘要:恶意软件检测是网络空间安全研究中的热点问题, 例如Windows恶意软件检测和安卓恶意软件检测等. 随着机器学习和深度学习的发展, 一些在图像识别、自然语言处理领域的杰出算法被应用到恶意软件检测, 这些算法在大量数据下表现出了优异的学习性能. 但是, 恶意软件检测中有一些具有挑战性的问题仍然没有被有效解决, 例如, 基于少量新颖类型的恶意软件, 常规的学习方法无法实现有效检测. 因此, 小样本学习(few-shot learning, FSL)被用于解决面向小样本的恶意软件检测(few-shot for malware detection, FSMD)问题. 通过相关文献, 提取出FSMD的问题定义和一般流程. 根据方法原理, 将FSMD方法分为: 基于数据增强的方法、基于元学习的方法和多技术结合的混合方法, 并讨论每类FSMD方法的特点. 最后, 提出对FSMD的背景、技术和应用的展望.