Jaccard-ABC e Cor-ABC para seleção de características em datasets de malware Android - Canto, Gabriel Sousa (2024)
Esta dissertação tem como objetivo aprimorar a seleção de características em con- juntos de dados voltados para a detecção de malware Android, propondo dois novos métodos de exploração de vizinhança baseados em medidas de similaridade para o algoritmo Colônia Artificial de Abelhas (ABC). Os métodos propostos, Jaccard-ABC e Cor-ABC, demonstraram eficácia na redução do número de características em diversos cenários, frequentemente superando 30% de redução, com Jaccard-ABC excedendo os resultados obtidos pelo ABC tradicional em todos os cenários. Além disso, os métodos mantiveram um desempenho competitivo em termos de acurácia, precisão, revocação e F1, com variações geralmente inferiores a 1% em relação ao ABC tradicional. O mé- todo Cor-ABC, em particular, apresentou maior estabilidade, reduzindo a aleatoriedade interna do processo de seleção. Conclui-se que os métodos propostos oferecem contri- buições valiosas para a seleção eficiente de características, especialmente no contexto de detecção de malware em dispositivos Android.