Um Modelo Baseado em Redes Neurais Profundas e Redes Neurais Recorrentes para Análise Sequencial de Binários Android - Geremias, Jhonatan; Viegas, Altair O.; Viegas, Eduardo K. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2026.27821, 2026)
Este trabalho propõe um framework que particiona o código binário de aplicações Android em sequências de imagens de tamanho fixo, preservando sua estrutura espacial original. O modelo combina uma Rede Neural Profunda (DNN) para extração de características espaciais com uma Rede Neural Recorrente (RNN), responsável por capturar dependências temporais entre sequências. A abordagem utiliza uma estratégia de classificação many-to-one, permitindo lidar com aplicações de tamanhos variáveis sem perda significativa de informação. O método foi avaliado em um conjunto de mais de 13 mil amostras do AndroZoo coletadas ao longo de quatro anos. Os resultados mostram que a proposta supera abordagens tradicionais baseadas em redimensionamento, alcançando um F1-Score de até 0,93, uma melhoria de até 0,03 no AUC e maior capacidade de generalização entre diferentes famílias de malware.