Análise Preditiva e Interpretação da Classificação de Malwares em Sistemas Android Usando Aprendizado de Máquina - Amaral, Geovani da S. do; Pinto, Heitor S. R. S.; Moreira, Caio C. (Anais da Escola Regional de Informática Norte 2 (ERIN 2); 2024: Anais da XVII Escola Regional de Informática Norte 2DO - 10.5753/erin.2024.4541, 2024)
Este trabalho apresenta uma análise preditiva para detecção de malwares em dispositivos Android usando Aprendizado de Máquina e a interpretação dos resultados com métodos de explicabilidade. Após o pré-processamento, o conjunto de dados foi reduzido para 34.076 amostras e 179 características de chamadas de sistema e permissões. Entre 13 classificadores avaliados, o eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) mostrou-se o mais eficiente, com métricas de acurácia, precisão, recall e F1-Score de aproximadamente 94%, e Tempo de Treinamento de 1,48s. O método SHapley Additive exPlanations (SHAP) foi utilizado para explicar as decisões do modelo, revelando chamadas de sistema e permissões sensíveis, como READ_PHONE_STATE, SYSTEM_ALERT_WINDOW, SEND_SMS, ACCESS_WIFI_STATE, getpriority e getrlimit, fortemente associados a malwares.