Avaliação de Ferramentas de AutoML em Datasets de Detecção de Malwares Android - Siqueira, Guilherme; Kreutz, Diego; Assolin, Joner; Costa, Estevão; Miers, Charles; Mansilha, Rodrigo; Pontes, Jonas; Feitosa, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2022)
O desenvolvimento de modelos preditivos corretos e eficazes requer um conhecimento técnico e do domínio do problema, o que muitas vezes não ocorre na prática, levando a soluções enviesadas e pouco eficazes. Ferramentas de AutoML surgiram com o propósito automatizar as etapas que envolvem o treinamento de modelos de machine learning. Neste contexto, trazemos uma avaliação de desempenho de quatro ferramentas de AutoML (Auto-Sklearn, AutoGluon, TPOT, QuickAutoML) na geração de classificadores de aplicações Android, considerando três métricas: acurácia, revocação e tempo de execução. Utilizamos sete datasets distintos para demonstrar a variação de desempenho entre as ferramentas.