Published May 24, 2022 | Version v1
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Detecção de Malwares Android: reprodução da seleção de caracterı́sticas do SigPID

Creators

  • 1. Laboratório de Estudos Avançados em Computação (LEA) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Software (PPGES) Universidade Federal do Pampa (Unipampa)
  • 2. Grupo de Pesquisa em Tecnologias Emergentes e Segurança de Sistemas (ETSS) Instituto de Computação (IComp) Universidade Federal do Amazonas (UFAM)

Description

Para atacar o desafio de escalabilidade na detecção de malwares em Android, há trabalhos que propõem a utilização de um número reduzido de permissões, como é o caso do SigPID. Neste trabalho, apresentamos a reprodução
dos 3 nı́veis de seleção de permissões e avaliação dos principais métodos de aprendizagem do SigPID, utilizando um conjunto de dados publicamente disponı́vel. Nosso estudo inicial indica que o número de permissões impacta o
tempo de treinamento e execução, bem como a acurácia dos modelos. Entretanto, o tempo de execução pode não ser significativo a ponto de justificar um número menor de permissões para detecção de malwares.

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2446-7634 (ISSN)