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Publicação:
Detecção de mawares em dispositivos móveis utilizando machine learning

dc.contributor.advisorCosta, Kelton Augusto Pontara da [UNESP]
dc.contributor.authorCainelli Filho, Marcello [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2021-03-10T12:58:00Z
dc.date.available2021-03-10T12:58:00Z
dc.date.issued2018-11-13
dc.description.abstractThe evolution of technology in mobile devices has made it possible to offer many facilities in today's world that have attracted malicious individuals into this scenario, making it extremely difficult to deal with the dangers of malware that infect devices. This project aims at the study and application of solutions using Artificial Intelligence to reduce the frightening spread of malware on mobile devices. For this, a standards classifier was developed based on the Support Vector Machines technique using Matlab software and an application for Android devices that, using the classifier, can identify by means of the analysis of intent-filters belonging to an Android Manifest if an application is considered as malware or benign. After the project was finished, the results were promising, considering the analyzes that the evaluators (accuracy, ROC curves and confusion matrix) presented.en
dc.description.abstractA evolução tecnológica em dispositivos móveis possibilitou inúmeras facilidades no mundo atual que atraíram indivíduos mal-intencionados para este cenário, tornando uma tarefa extremamente difícil de lidar com os perigos dos malwares que infectam os dispositivos. Este projeto visa o estudo e aplicação de soluções utilizando a Inteligência Artificial para diminuir a propagação assustadora de malwares em dispositivos móveis. Para isso, foram desenvolvidos um classificador de padrões baseado na técnica Support Vector Machines utilizando o software Matlab e uma aplicação para dispositivos Android que, utilizando o classificador, consiga identificar por meio da análise de intent-filters pertencentes a um Manifesto Android se uma aplicação é considerada como um malware ou benigna. Após a finalização do projeto, os resultados se mostraram promissores visto as análises que os avaliadores (acurácia, curvas ROC e matriz de confusão) apresentaram.pt
dc.format.extent38 f.
dc.identifier.aleph990009166060206341
dc.identifier.citationCAINELLI FILHO, Marcello. Detecção de mawares em dispositivos móveis utilizando machine learning. 2018. 38 f. Trabalho de conclusão de curso (bacharelado - Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências, 2018.
dc.identifier.filehttp://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/capelo/2019-06-25/000916606.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/203684
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAlma
dc.subjectAplicativos móveispt
dc.subjectInteligência artificialpt
dc.subjectAprendizado do computadorpt
dc.subjectMATLAB (Programa de computador)pt
dc.subjectMalware (Software de computador)pt
dc.subjectAndroid (Electronic resource)en
dc.titleDetecção de mawares em dispositivos móveis utilizando machine learningpt
dc.typeTrabalho de conclusão de curso
dspace.entity.typePublication
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências, Baurupt
unesp.undergraduateCiências da Computação - FCpt

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