Uma Análise de Métodos de Seleção de Características aplicados à Detecção de Malwares Android - Soares, Tainá; Kreutz, Diego; Rocha, Vanderson; Costa, Estevão; Leão, Luiza; Pontes, Jonas; Assolin, Joner; Rodrigues, Gustavo; Feitosa, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2022.225321, 2022)
A detecção de malwares Android requer tipicamente o treinamento de modelos de aprendizado de máquina utilizando datasets que contém números expressivos de amostras (e.g., 100k, 1M) e características (e.g., 3k, 500k). Para reduzir a dimensionalidade dos datasets, pesquisadores vêm recorrentemente propondo diferentes métodos para a seleção de características (e.g., permissões, chamadas de API). Neste trabalho, avaliamos quatro métodos de seleção de características (SigPID, SigAPI, RFG, ALR) utilizando três datasets diferentes dos utilizados na avaliação original dos métodos. Os resultados indicam que há uma forte relação entre os datasets e os métodos de seleção, mesmo para tipos específicos de características (e.g., permissões).