Análise do impacto de viés nos conjuntos de dados para detecção de Malwares Android

• Lucas Vilanova UNIPAMPA
• Renato Sayyed UNIPAMPA
• Taina Soares UNIPAMPA
• Guilherme Siqueira UNIPAMPA
• Gustavo Rodrigues UNIPAMPA
• Eduardo Feitosa UFAM
• Diego Kreutz UNIPAMPA

DOI: https://doi.org/10.5753/errc.2021.18543

Resumo

Atualmente, a detecção de malwares Android é realizada, majoritariamente, através de modelos de aprendizado de máquina. O problema é que a maioria dos modelos desenvolvidos têm sido treinados com conjuntos de dados defasados (e.g., de 2012). Nosso objetivo é coletar evidências iniciais para demonstrar o impacto de diferentes datasets no desempenho de modelos preditivos. Para isto, utilizamos conjuntos de dados de diferentes períodos temporais, isto é, de 2012 a 2021.

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