@MASTERSTHESIS{ 2023:771729606,
 	title = {Avaliação de métodos de classificação baseados em regras de associação para detecção de malwares android},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9430",
 	abstract = "Esta pesquisa tem por objetivo investigar o desempenho e a viabilidade de diferentes modelos de regras de associação no contexto de classificação de malwares Android. Para tanto, desenvolvemos um novo modelo de classificação baseado em regras de associação e qualidade de regras. Para fins de comparação dos modelos, utilizamos datasets conhecidos e frequentemente usados para o treino de modelos de detecção de \malwares Android. Os resultados demonstram que nosso modelo possui desempenho equivalente a outros modelos baseados em regras de associação, obtendo valores de acurácia acima de 85\%, e em alguns casos sobressaindo-se a modelos de aprendizagem de máquina.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}