Uma Análise Compreensiva e Exaustiva de Métodos de Seleção de Características para Detecção de Malware Android - Rocha, Vanderson; Kreutz, Diego; Bragança, Hendrio; Assolin, Joner; Pinto, Nicolas; Feitosa, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2024)
Os métodos de seleção de características são fundamentais para otimizar a predição e o uso de recursos em modelos de aprendizado de máquina. Neste estudo, avaliamos 17 métodos de seleção utilizando 10 conjuntos de dados distintos, sendo 11 métodos clássicos e 6 específicos para a detecção de malware em dispositivos Android. Surpreendentemente, métodos clássicos como o LASSO superaram os específicos, demonstrando excelente desempenho e capacidade de generalização na maioria dos conjuntos de dados testados.