1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

ORCID:	http://orcid.org/0009-0004-9728-785X
Tipo de documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso:	Acesso Aberto
Título:	Detecção Inteligente de Trojans com SHAP: Comparativo de Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Capacidade de Inferência
Título (s) alternativo (s):	Intelligent Trojan Detection with SHAP: A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms and Inference Capability
Autor:	Santos, Dhiogo Pereira
Primer orientador:	Molinos, Diego Nunes
Primer miembro de la banca:	Justiniano de Sousa, Daniela
Segundo miembro de la banca:	Natal, Igor da Penha
Resumen:	Este trabalho tem o objetivo de investigar a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina na detecção de malwares do tipo trojan, a partir da análise de dados de memória, utilizando a metodologia de análise e treinamento de modelo descrita em (LEONEL; MOLINOS;MIANI,2024). Utilizando o conjunto de dados CIC-MalMem-2022 (Canadian Institute for Cybersecurity (2022)), foram empregados quatro algoritmos supervisionados, são eles: (a) Árvore de Decisão, (b) Rede Neural Artificial, (c) Naive Bayes e (d) Support Vector Machine, com o objetivo de comparar seus desempenhos em termos de acurácia, interpretabilidade e eficiência computacional. A fim de promover maior transparência e robustez aos modelos, foi incorporada a técnica SHAP (SHapley Additive exPlanations), permitindo a análise da importância individual de cada atributo e a subsequente seleção do conjunto das características. Além da avaliação tradicional por métricas estatísticas como acurácia, precisão, sensibilidade e F1-score, este trabalho realiza uma análise aprofundada do tempo de inferência dos modelos em cenários de execução unitária e em blocos. Os resultados obtidos indicam que a aplicação combinada de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial explicável é eficaz não apenas na detecção de trojans com alta precisão, mas também na construção de classificadores mais enxutos, interpretáveis e adaptáveis a contextos com restrições de tempo e recursos.
Palabras clave:	Aprendizado de máquina Trojan Malware Detecção de ameaças Classificação supervisionada
Área (s) del CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Cita:	SANTOS, Dhiogo Pereira. Detecção Inteligente de Trojans com SHAP: Comparativo de Algoritmos de aprendizado de Máquina e Capacidade de Inferência. 2025. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46638
Fecha de defensa:	16-may-2025
Aparece en las colecciones:	TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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