Fusão de Características em Espaços Vetoriais para Detecção Estática de Cryptojacking em WebAssembly - Baptista, Bento P. Ch.; Vieira, Euler; Peralta, Andrés D.; Feitosa, Eduardo L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2026.24181, 2026)
A proliferação do WebAssembly (Wasm) tem impulsionado campanhas de cryptojacking cujos binários opacos burlam a detecção convencional. Este artigo propõe um método de análise estática baseado na fusão de características em espaços vetoriais: a Árvore de Sintaxe Abstrata do binário é segmentada em fragmentos funcionais (chunks), e embeddings semânticos são fundidos a métricas estruturais determinísticas associadas a rotinas de Proof-of-Work. Três estratégias independentes operam sobre a base vetorial resultante: similaridade topológica, aprendizado supervisionado e inferência zero-shot via LLM. A avaliação em 74 binários, totalizando 53.888 fragmentos, demonstrou que a classificação agregada via SVM Linear atinge um F1-Score de 0,95, enquanto a triagem topológica alcança um MRR de 0,92 com latência sub-segundo e invariante ao tamanho do binário, permitindo tanto a triagem síncrona em larga escala quanto a auditoria forense assíncrona, sem a necessidade de instrumentação dinâmica.