五层反作弊基础设施
从输入、代码、输出三个维度封堵作弊路径,让分数真正反映分析能力
输入维度
代码维度
输出维度
①
禁用字面量扫描
扫描提取器源码,命中样本特定值则鲁棒性子项归零
②
重命名输入测试
样本重命名后重跑提取器,验证从结构解析而非依赖文件名
③
覆盖层输入测试
样本尾部追加数据后验证输出不变,确保不受尾部篡改影响
④
编码依赖测试
将编码字节清零后验证规则不再匹配,确保锚定编码而非明文
⑤
低权重诱饵
易穷举字段权重压至约 1.5%,引导结构化分析
reward = w₁×artifact + w₂×correctness + w₃×robustness
五层机制影响 robustness 分量,确保分数反映真实分析能力
三维度封堵
输入维度
重命名输入 + 覆盖层输入:验证提取器从二进制结构解析,不依赖文件名或尾部数据
代码维度
禁用字面量扫描:拦截硬编码答案,命中样本特定值则鲁棒性子项归零
输出维度
编码依赖 + 低权重诱饵:确保检测规则锚定编码字节,压制穷举刷分策略
覆盖范围
10 个任务实施反作弊机制 · 门控阈值 0.30-0.95 · 鲁棒性权重占 5%-10%