1. Biblioteca Digital de Trabalhos de Conclusão de Curso
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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorPereira, Tiago Martinspt_BR
dc.contributor.authorDias, Ismael de Almeida-
dc.date.accessioned2022-10-31T14:41:58Z-
dc.date.available2022-10-31T14:41:58Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationDIAS, Ismael de Almeida. Utilização de redes neurais artificiais para classificação de aplicativos maliciosos. 2022. 41 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4682-
dc.description.abstractO algoritmo de redes neurais artificiais é amplamente utilizado quando se trata de classificação, resultando em um nível de acurácia elevado em diversas aplicações. Para esse estudo, o objetivo é a aplicação do multilayer perceptron com adição de diversas técnicas de pré-processamento para a classificação de aplicativos maliciosos através do estudo das permissões a eles solicitadas no momento da instalação e execução. O modelo final obtido utilizou 64 variáveis como input aos neurônios de entrada e 1 camada com 62 neurônios, obtendo uma acurácia de 86%, além de um índice Kappa de 0,75. Os processos envolvendo os resultados alcançados foram feitos utilizando o software Rpt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectMultilayer perceptronpt_BR
dc.titleUtilização de redes neurais artificiais para classificação de aplicativos maliciosos.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereePereira, Tiago Martinspt_BR
dc.contributor.refereeOliveira, Diana Campospt_BR
dc.contributor.refereeRibeiro, Marcelo Carlospt_BR
dc.description.abstractenThe artificial neural network algorithm is widely used when it comes to classification, resulting in a high level of accuracy in the most diverse applications. For this study, the objective is the application of the multilayer perceptron with the addition of several pre-processing techniques for the classification of malicious applications through the study of the permissions requested at the time of installation and execution. The final model obtained used 64 variables as input to the neurons and 1 layer with 62 neurons, obtaining an accuracy of 86%, in addition to a Kappa of 0.75. The processes involving the results achieved were done using the software R.pt_BR
dc.contributor.authorID17.2.4137pt_BR
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