Neste trabalho nós avaliamos uma amostra inicial de 38 trabalhos de pesquisa que utilizam aprendizado de máquina para detecção de malwares Android. Analisamos, em particular, o detalhamento e a disponibilidade dos datasets, que são cruciais para a validação e a reprodutibilidade do trabalho. Nossos resultados sugerem que 100% das pesquisas não são reprodutíveis por falta de informações e/ou acesso aos dados originais da pesquisa.
Com o aumento da popularidade dos modelos de aprendizado de máquina em diferentes domínios e contextos, aumentou também a necessidade por ferramentas e mecanismos capazes de facilitar a otimização e utilização prática desses modelos. Neste trabalho, apresentamos a QuickAutoML, uma ferramenta que automatiza os processos de criação, treinamento, ajuste de hiper-parâmetros e validação de modelos. O principal objetivo da ferramenta é abstrair a complexidade desses processos para permitir que usuários com pouco conhecimento técnico possam criar modelos robustos em poucos minutos.
Neste estudo avaliamos 84 fontes de dados utilizadas para a concepção de modelos de aprendizado de máquina aplicados à detecção de malwares Android, sendo 39 lojas de aplicativos, 30 datasets e 15 repositórios de APKs. Verificamos que 68,75% dos trabalhos utilizam fontes de dados antigas, mesmo existindo opções de fontes atuais. Também observamos que a disponibilidade e a corretude dos registros das fontes de dados nem sempre são condizentes com o informado e, consequentemente, podem impactar negativamente a qualidade dos métodos de detecção de malwares.
Este artigo analisa um projeto de lei que tipifica o comunismo como crime de terrorismo. Assim, se investiga se é possível, em uma sociedade democrática, a criminalização de uma ideia política como um ato de terror. Para tanto, se estuda a relação histórica entre comunismo e terrorismo a partir da revisão bibliográfica e do marco teórico de Chantal Mouffe. Como técnica de pesquisa se utilizou a análise do discurso e o trabalho concluiu que a proposição de criminalização do outro político é um declínio civilizacional, cujas alternativas são a crítica e o exercício agonístico como fortalecimento da democracia pelo conflito.
Neste trabalho apresentamos a DroidAutoML, uma ferramenta de AutoML especializada para o domínio de detecção de malwares Android. A partir de um dataset de entrada e um pipeline de dados de quatro estágios, a DroidAutoML possibilita a geração automática de modelos preditivos otimizados. Os resultados iniciais indicam que a ferramenta é capaz de gerar modelos muito bons, chegando a 95% de recall.
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