Classificação de Malware Android com Multi-View e Late Fusion de Probabilidades - Fransozi, Philipe; Santin, Altair O.; Viegas, Eduardo K. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg_estendido.2026.28877, 2026)
A detecção de malware Android baseada em aprendizado de máquina tem se consolidado como uma alternativa diante da evolução e da diversidade de aplicações maliciosas no ecossistema. Apesar do potencial das abordagens multi-view, a integração direta de características heterogêneas frequentemente falha em explorar sinais complementares devido à dominância discriminativa da perspectiva estática. Para contornar essa limitação, o presente trabalho apresenta uma arquitetura baseada em late fusion probabilística que preserva a independência operacional de cada representação ao longo do pipeline de aprendizado de máquina. O método avalia estratégias de combinação linear e de fusão seletiva condicionada à confiança, isolando o comportamento de cada perspectiva antes da tomada de decisão. Dessa forma, utilizamos as características dinâmicas prioritariamente em cenários em que o classificador estático apresenta alto grau de incerteza. Os resultados experimentais obtidos com base em 50.500 aplicações alinhadas demonstram que as abordagens de fusão propostas superam, de forma consistente, o modelo estático unimodal de referência. Especificamente, a estratégia de integração tardia atinge o melhor desempenho absoluto do sistema, reduzindo o erro residual em aproximadamente 1,7% em relação ao F1-score máximo atingível.