Utilizando Metadados de Aplicações e Comunicação entre Processos para Identificar Ameaças no Android - Lemos, Rodrigo; Heinrich, Tiago; Maziero, Carlos (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2021)
A predominância do Android no mercado de dispositivos móveis e o aumento significativo na quantidade e na sofisticação dos ataques cibernéticos, destaca a necessidade do estudo de técnicas de identificação de ameaças no meio de dispositivos móveis. Uma estratégia popular para a identificação de ameças é a utilização de um sistema de detecção de intrusão, que pode explorar diferentes estratégias para realizar a identificação das ameaças. Este estudo apresenta uma estratégia para a identificação de ameaças utilizando uma base de dados híbrida, explorando dados extraídos de aplicações e da comunicação entre processos para treinar modelos de aprendizado de máquina para efetuar a identificação de ameças. Os resultados demonstram que um modelo híbrido traz benefícios para a identificação de ameaças em dispositivos móveis, com uma taxa de identificação em torno de 87%.