Avaliação de métodos de classificação baseados em regras de associação para detecção de malwares android
Esta pesquisa tem por objetivo investigar o desempenho e a viabilidade de diferentes modelos de regras de associação no contexto de classificação de malwares Android. Para tanto, desenvolvemos um novo modelo de classificação baseado em regras de associação e qualidade de regras. Para fins de compara...
| Autor principal: | Rocha, Vanderson da Silva |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/8598944580181017, https://orcid.org/0000-0003-3103-7749 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2023
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9430 |
| Resumo: |
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Esta pesquisa tem por objetivo investigar o desempenho e a viabilidade de diferentes modelos de regras de associação no contexto de classificação de malwares Android. Para tanto, desenvolvemos um novo modelo de classificação baseado em regras de associação e qualidade de regras. Para fins de comparação dos modelos, utilizamos datasets conhecidos e frequentemente usados para o treino de modelos de detecção de \malwares Android. Os resultados demonstram que nosso modelo possui desempenho equivalente a outros modelos baseados em regras de associação, obtendo valores de acurácia acima de 85\%, e em alguns casos sobressaindo-se a modelos de aprendizagem de máquina. |