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Artigo - Trilha Principal Antivírus dotado de Máquina Morfológica de Aprendizado Extremo Autores: LIMA, S. M. L.; SILVA, H. K. L.; LUZ, J. H. S ; et al. Resumo: A cada segundo, são lançados 8 (oito) novos malwares (malicioso + software). Baseado nessa constatação, nosso objetivo é propor um antivírus dotado de inteligência artificial, capaz de identificar malwares por meio de modelos baseados em redes neurais de treinamento rápido e de alta acurácia. O antivírus proposto é dotado de máquinas morfológicas de aprendizado extremo (mELMs) inspiradas na teoria de processamento de imagem da Morfologia Matemática. Os resultados obtidos são comparados com abordagens clássicas e avaliadas através de métricas de classificação amplamente usadas. Em média, o antivírus proposto consegue distinguir aplicativos malwares dos benignos em 99,80% dos casos após um tempo de treinamento de 9,32 segundos. Estabelecemos a existência de uma relação média entre a acurácia percentual e tempo de treinamento em ordem inversa. As análises feitas demonstram que o antivírus proposto é 96 vezes melhor do que Deep Learning (Aprendizado Profundo) de última geração. Palavras chave: Malwares; Antivírus; Redes Neurais Artificiais; Detecção de Malwares em tempo real. Artigo completo (em português) Referência completa: Lima, S. M. L.; Silva, H. K. L.; Luz, J. H. S ; et al., "Antivírus dotado de Máquina Morfológica de Aprendizado Extremo", Revista de Sistemas de Informação da FSMA n 26(2020) pp. 31-50 |