???jsp.display-item.identifier??? https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/7729
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.full???
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.dcfield??????org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.value??????org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.lang???
dc.contributor.advisor1Kreutz, Diego-
dc.creatorSoares, Tainá Oliveira-
dc.date.accessioned2022-11-03T17:06:04Z-
dc.date.available2022-11-03T17:06:04Z-
dc.date.issued2022-03-11-
dc.identifier.citationSOARES, Tainá Oliveira. Detecção de Malwares Android: uma análise ampla de datasets e reprodutibilidade. Orientador: Diego Kreutz. 2022. 37p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Ciência da Computação, Alegrete, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/7729-
dc.description.abstractIn this work, we present an analysis and research results on datasets and the reproducibi-lity of prediction models in the context of Android malware detection. The development and results of the research are organized in the form of three technical-scientific articles, two of which are published in the VI Workshop Regional de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (WRSeg 2021) and a third stage in an advanced stage of development. As main contributions we can highlight: (i) analysis and discussion of the datasets used by researches in detection of Android malware; (ii) mapping of the datasets availability; (iii) identification of incompleteness and inconsistencies in the works; (iv) cataloging and classification of 84 data sources; (v) identification of inconsistency related to information about the actuality of the datasets; (vi) good practices recommendations for research works that use machine learning equipment to detect Android malware; and (vii) obstacles identification related to works reproducibility.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pampapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCiência da computaçãopt_BR
dc.subjectAndroid (Recurso eletrônico)pt_BR
dc.subjectMalware (Software de computador)pt_BR
dc.subjectDatasetspt_BR
dc.subjectComputer Sciencept_BR
dc.subjectAndroid (Eletronic resource)pt_BR
dc.subjectMalware (Computer software)pt_BR
dc.titleDetecção de Malwares Android: uma análise ampla de datasets e reprodutibilidadept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Feitosa, Eduardo-
dc.publisher.initialsUNIPAMPApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho apresentamos resultados e discussões de pesquisa sobre os datasets e a reprodutibilidade dos modelos de predição no contexto de detecção de malwares Android. O desenvolvimento e os resultados de pesquisa estão organizados na forma de três artigos técnico-científicos, sendo dois publicados no VI Workshop Regional de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (WRSeg 2021) e um terceiro em estágio avançado de desenvolvimento. Como principais contribuições pode-se destacar: (i) levantamento, análise e discussão sobre os datasets utilizados por pesquisas de detecção de malwares Android; (ii) mapeamento da disponibilidade dos datasets; (iii) identificação de incompletude e inconsistências nos trabalhos; (iv) catalogação e classificação de 84 fontes dedados; (v) identificação de inconsistências relacionadas à informação sobre a atualidade dos datasets; (vi) recomendações de boas práticas para trabalhos de pesquisa que utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de malwares Android; e (vii) identificação de obstáculos à reprodutibilidade de trabalhos.pt_BR
dc.publisher.departmentCampus Alegretept_BR
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Ciência da Computação

???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.files???
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.file??? ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.description??? ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.filesize??????org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.fileformat??? 
Tainá Oliveira Soares - 2022.pdf500.57 kBAdobe PDF???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view???


???jsp.display-item.copyright???