En el mundo actual, donde el uso de dispositivos móviles es casi omnipresente, la protección contra el malware en plataformas como Android es de vital importancia. La detección precisa de este tipo de amenazas es fundamental para proteger a los usuarios a gran escala.
En este sentido, el estudio realizado con el conjunto de datos CICMalDroid2020 ha arrojado resultados interesantes en la detección de malware en aplicaciones Android. La extracción de más de 500 características estáticas y dinámicas en un vector híbrido ha permitido evaluar el rendimiento de diversos clasificadores en la identificación de amenazas como Adware, Banking, SMS malware y Riskware.
Los resultados obtenidos han demostrado que el algoritmo de Gradient Boosting, especialmente con el uso de características originales, ha mostrado un desempeño destacado en comparación con otros clasificadores como XGBoost, HistGradientBoosting, CatBoost y Random Forest. Estos modelos han alcanzado altos niveles de precisión, recordando y puntuación F1, con destacada eficacia en la detección de aplicaciones maliciosas.
Además, se observó que la reducción de dimensionalidad mediante técnicas como Análisis de Componentes Principales (PCA) disminuyó el rendimiento de los modelos, lo que sugiere la importancia de mantener la integridad de las características originales para lograr una detección eficiente.
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