該框架在實時惡意軟體檢測中的應用潛力非常大，主要體現在以下幾個方面：
高效的特徵提取：框架中集成的注意力增強多層感知器（MLP）能夠快速提取關鍵特徵，這對於實時檢測至關重要。通過僅分析47個特徵，框架能夠在保持高準確率的同時，顯著降低計算負擔。
快速分類能力：支持向量機（SVM）與徑向基函數（RBF）核的結合，使得模型能夠在高維空間中進行快速且準確的分類，這對於實時檢測系統的反應速度至關重要。
可擴展性：框架的設計考慮到了可擴展性，能夠適應不斷增長的數據量和複雜性，這使得其在面對大量應用程序時仍能保持高效能。
解釋性和透明性：通過SHAP等可解釋AI技術，該框架能夠提供模型決策過程的透明性，這對於安全領域尤為重要，因為用戶和開發者需要理解模型的預測依據。
實時更新能力：框架可以設計為支持實時更新，隨著新型惡意軟體的出現，能夠快速調整模型以適應新的威脅。
綜上所述，該框架在實時惡意軟體檢測中展現出強大的應用潛力，能夠有效應對不斷變化的安全威脅，並為用戶提供及時的保護。