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MalSynGen: redes neurais artificiais na geração de dados tabulares sintéticos para detecção de malware

Year: 2024

Type: conference-paper

Abstract: A MalSynGen é uma ferramenta que utiliza redes neurais artificiais para gerar dados sintéticos tabulares para o domínio de malware Android. Para avaliar sua performance foram aumentados os dados de dois datasets, considerando métricas de fidelidade estat́ıstica e utilidade. Os resultados indicam que MalSynGen é capaz de capturar padrões representativos para o aumento de dados tabulares.

Source: Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg)

DOI: 10.5753/sbseg_estendido.2024.243359

Authors: Angelo Gaspar Diniz Nogueira, Kayua Oleques Paim, Hendrio Bragança, Rodrigo Mansilha, Diego Kreutz

Institutions: Universidade Federal do Pampa, Universidade Federal do Amazonas, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Language: Portuguese

Topic: Advanced Malware Detection Techniques

Subfield: Signal Processing

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: bronze

OpenAlex ID: W4402859619

FWCI: 2.047

Cites: 18

Cited by: 6

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