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DroidAutoML: uma Ferramenta de AutoML para o Domínio de Detecção de Malwares Android

Year: 2022

Type: conference-paper

Abstract: Neste trabalho apresentamos a DroidAutoML, uma ferramenta de AutoML especializada para o domínio de detecção de malwares Android. A partir de um dataset de entrada e um pipeline de dados de quatro estágios, a DroidAutoML possibilita a geração automática de modelos preditivos otimizados. Os resultados iniciais indicam que a ferramenta é capaz de gerar modelos muito bons, chegando a 95% de recall.

Source: Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg)

DOI: 10.5753/sbseg_estendido.2022.227037

Authors: Joner Assolin, Diego Kreutz, Guilherme Siqueira, Vanderson Rocha, Charles Miers, Rodrigo Mansilha, Eduardo Feitosa

Institutions: Universidade Federal do Amazonas, Universidade Federal do Pampa, Universidade do Estado de Santa Catarina

Language: Portuguese

Topic: Advanced Malware Detection Techniques

Subfield: Signal Processing

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: bronze

OpenAlex ID: W4295681908

FWCI:

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