Além da Similaridade: Uma super-métrica Generalizável para Avaliação de Fidelidade em Dados Sintéticos de Malware - Silva, Anna Luiza Gomes da; Nogueira, Angelo Gaspar Diniz; Kreutz, Diego; Paim, Kayuã Oleques; Mansilha, Rodrigo Brandão; Fonseca, Celso Nobre da (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
Este trabalho propõe uma super-métrica flexível para a avaliação de dados sintéticos de malware, integrando oito medidas-chave (como RMSE, Jaccard e Wasserstein) em quatro dimensões principais: Distância, Correlação/Associação, Similaridade de Características e Distribuição Multivariada. A super-métrica permite o ajuste dinâmico de pesos entre essas dimensões, adaptando-se a diferentes cenários e objetivos de análise. A proposta não tem como finalidade substituir métricas existentes, mas sim oferecer um framework integrado e adaptável para avaliação multidimensional. Validada em quatro datasets de malware Android, utilizando o modelo TVAE, a supermétrica demonstrou forte correlação com a métrica de utilidade recall, além de apresentar estabilidade estatística significativamente superior à Similaridade do Cosseno, com desvio padrão três vezes menor (0,026 vs. 0,083) e menor amplitude (0,06 vs. 0,20) entre os conjuntos avaliados. Os resultados comprovam a eficácia da super-métrica na avaliação simultânea de aspectos locais e globais dos dados sintéticos, oferecendo maior robustez estatística em comparação com métricas convencionais.