Detecção Hierárquica Confiável de Malware de Android Baseado em Arquiteturas CNN - Geremias, Jhonatan; Viegas, Eduardo K.; Santin, Altair O.; Horchulhack, Pedro; Britto, Alceu de S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2024: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2024.241490, 2024)
Neste artigo, propomos um método confiável de detecção hierárquica de malware Android utilizando CNN. O método possui duas etapas: classificação hierárquica de aplicativos de malware e seleção de aplicativos altamente confiáveis utilizando rejeição. Experimentos realizados em um novo dataset com mais de 26 mil aplicativos Android, divididos em 29 famílias de malware, mostraram que a CNN para detecção de malware é incapaz de fornecer alta precisão de detecção. Em contraste, o modelo proposto é capaz de detectar malware de forma confiável em aplicativos, melhorando as taxas de TN em até 5,5% e a taxa média de TP das famílias de malware de aplicativos aceitos em até 12,7%, enquanto rejeita apenas 10% dos aplicativos Android.