Avaliação de Ferramentas de AutoML em Datasets de Detecção de Malwares Android

  • Guilherme Siqueira UNIPAMPA
  • Diego Kreutz UNIPAMPA
  • Joner Assolin UFAM
  • Estevão Costa UFAM
  • Charles Miers UDESC
  • Rodrigo Mansilha UNIPAMPA
  • Jonas Pontes UFAM
  • Eduardo Feitosa UFAM

Resumo


O desenvolvimento de modelos preditivos corretos e eficazes requer um conhecimento técnico e do domínio do problema, o que muitas vezes não ocorre na prática, levando a soluções enviesadas e pouco eficazes. Ferramentas de AutoML surgiram com o propósito automatizar as etapas que envolvem o treinamento de modelos de machine learning. Neste contexto, trazemos uma avaliação de desempenho de quatro ferramentas de AutoML (Auto-Sklearn, AutoGluon, TPOT, QuickAutoML) na geração de classificadores de aplicações Android, considerando três métricas: acurácia, revocação e tempo de execução. Utilizamos sete datasets distintos para demonstrar a variação de desempenho entre as ferramentas.

Palavras-chave: AutoML

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Publicado
12/09/2022
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SIQUEIRA, Guilherme; KREUTZ, Diego; ASSOLIN, Joner; COSTA, Estevão; MIERS, Charles; MANSILHA, Rodrigo; PONTES, Jonas; FEITOSA, Eduardo. Avaliação de Ferramentas de AutoML em Datasets de Detecção de Malwares Android. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22. , 2022, Santa Maria. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 302-315. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2022.225317.

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