Uso do TF-IDF na Comparação de Dados para Detecção de Ransomware - Parisot, Augusto; Bento, Lucila M. S.; Machado, Raphael C. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2024)
Os ataques de ransomware representam uma das maiores ameaças cibernéticas enfrentadas por usuários e organizações em todo o mundo. Este artigo emprega a técnica TF-IDF, amplamente usada em processamento de linguagem natural, para processar dados de relatórios de análise dinâmica gerados pelo Cuckoo Sandbox. Comparamos diferentes tipos de dados, a fim de revelar quais podem ser usados com maior eficácia na detecção dessa ameaça. Para a avaliação, investigamos métodos de pré-processamento junto com algoritmos de aprendizado de máquina clássicos. Os resultados indicam que Random Forest e SVM, ao processarem dados de String com StandardScaler, alcançaram acurácia de até 98%, destacando-se como as abordagens mais eficazes.