HotPatchCaps: A Capsule Network With Runtime Hot Patching for Zero-Day API Attack Detections

doi:10.1109/tnsm.2026.3713465

HotPatchCaps: A Capsule Network With Runtime Hot Patching for Zero-Day API Attack Detections

2026-01-01

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DOI：10.1109/tnsm.2026.3713465

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现代服务中充斥着应用程序编程接口（API），但大多数安全流水线在部署前的模糊测试和扫描器测试中结束。这留下了一个运行时缺口，其中载荷混淆和其他不断演变的可见请求滥用模式超越了静态规则和缓慢的再训练周期。我们提出了HotPatchCaps，一个专家在环的运行时框架，通过热修补将专家知识注入胶囊架构中而无需重新训练来弥补这一缺口。HotPatchCaps将请求标记的词频-逆文档频率（TF-IDF）统计与参数名称、编码和载荷子字符串等安全线索相结合，并采用槽控路由将语义相关的证据放大为可解释的胶囊激活。新规则以轻量级运行时补丁的形式到达，可以动态注入，符合操作实践的同时保留了学习模型的泛化能力。我们在CSIC 2010数据集和ATRDF 2023数据集上进行了分布内和零日设置下的经典机器学习（ML）和深度基准测试。实验结果表明，HotPatchCaps在保持竞争性精度的同时持续提高准确率和召回率，并在标签噪声和模式漂移下保持稳健。通过将专家知识转化为可修补的胶囊先验，HotPatchCaps为API中心系统提供了从测试到应急防御的实用路径。

Keyword:

Modeling

Application programming interfaces

Security

Signal detection

Runtime

Training

Poles and zeros

Labeling

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