Classificação de Funções em Engenharia Reversa de Malware: Uma Análise Comparativa de Estratégias de Machine Learning - Reis, Vitor; Fazzion, Elverton; Cirilo, Elder (Anais do Workshop de Visualização, Evolução e Manutenção de Software (VEM), 2025)
A análise de software malicioso é uma atividade fundamental em cibersegurança, porém complexa e propensa a erros. Um dos principais desafios para os analistas de segurança é a distinção entre o código genuinamente malicioso e o código de bibliotecas legítimas presentes no pseudocódigo extraído de binários executáveis. Este artigo avalia duas estratégias de aprendizado de máquina para apoiar esta classificação: uma baseada em embeddings de código e outra em métricas de software. Como resultado, foi observado que a análise sintática via embeddings alcançou 97% de acurácia, superando a abordagem por métricas, que foi mais rápida, porém menos precisa. Os resultados demonstram o potencial da análise de embeddings para apoiar a identificação de código malicioso, contribuindo para a engenharia reversa de software.