Fabrício José de Oliveira Ceschin

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná(2015), mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná(2018) e ensino-medio-segundo-grau pelo Colégio Estadual Professor José Guimarães(2011). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina.

Informações coletadas do Lattes em 22/06/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Informática

2018 - Atual

Universidade Federal do Paraná
Orientador: André Ricardo Abed Grégio
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Informática

2016 - 2018

Universidade Federal do Paraná
Título: Need for Speed: Analysis of Brazilian Malware Classifiers' Expiration Date,Ano de Obtenção: 2018
André Ricardo Abed Grégio.Coorientador: David Menotti Gomes. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em Ciência da Computação

2012 - 2015

Universidade Federal do Paraná

Ensino Médio (2º grau)

2009 - 2011

Colegio Estadual Professor Jose Guimarães

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Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Bandeira representando o idioma Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

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Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Linguagens de Programação.

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Comissão julgadora das bancas

David Menotti Gomes

GREGIO, A. R. A.SANTINI, A. O.PINAGE, F. A.MENOTTI, D.. Need for Speed: Analysis of Brazilian Malware Classifiers's Expiration Date. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

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Foi orientado por

Bruno Muller Junior

Web Services e Transações Atômicas em Sistemas Distribuído; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Paraná; Orientador: Bruno Muller Junior;

André Ricardo Abed Grégio

A Framework for Detection and Handling of Concept Drift; Início: 2018; Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná; (Orientador);

David Menotti Gomes

Need for Speed: Analysis of Brazilian Malware Classifiers? Expiration Date; ; 2018; Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: David Menotti Gomes;

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Produções bibliográficas

  • CESCHIN, FABRICIO ; PINAGE, FELIPE ; CASTILHO, MARCOS ; MENOTTI, DAVID ; OLIVEIRA, LUIZ S. ; GREGIO, ANDRE . The Need for Speed: An Analysis of Brazilian Malware Classifers. IEEE SECURITY & PRIVACY , v. 16, p. 31-41, 2018.

  • CESCHIN, F. J. O. ; PINAGE, F. A. ; CASTILHO, M. A. ; GREGIO, A. R. A. ; GOMES, D. M. ; OLIVEIRA, L. E. S. . Need for Speed: Analysis of Brazilian Malware Classifiers' Expiration Date. IEEE SECURITY & PRIVACY , 2018.

  • CESCHIN, F. J. O. ; GREGIO, A. R. A. ; GOMES, D. M. ; CASTILHO, M. A. . Avaliação da Eficácia de Classificadores de Malware ao Longo do Tempo. Minicursos do SBSeg , 2017.

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Projetos de pesquisa

  • 2017 - Atual

    Identifying Concept-Drift in Malware Classifiers and the Applicability of Deep-Learning Detectors for APTs, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marcos Alexandre Castilho em 03/10/2018., Descrição: New malware variants are produced and released daily to deceive users and overcome defense solutions, demanding continuous improvements on these mechanisms (e.g., antiviruses constant updates). Although most malware samples are usually ?generic? enough to infect the same type of operating system worldwide, some of them are tied to the cyberspace specificities of certain target countries. In this proposal, we present an ongoing Master?s project started in 2016 that will be followed by a Ph.D. research project based in it. As preliminary work, we show an analysis of thousands of malware samples collected in the Brazilian cyberspace along several years, including their evolution and the impact of this evolution on malware classification. We built a labeled dataset which represents the Brazilian cyberspace and contains profiles of known-bad and known-good programs based on binaries? static features (the dataset is composed of 38, 000 programs ? 20, 000 labeled as known malware). We used machine learning algorithms for our initial analysis (in particular, we evaluated two popular off-the-shelf classifiers: KNN and Random Forest) to classify the programs of our dataset as malware or goodware, and to identify the potential concept drift that occurs when the subject of a classification scheme evolves as time goes by. We intend to apply a novel method to automatically pinpoint when the concept drift happens and to assist the choice of the most adequate set of classifiers. We will also research a solution for the concept drift problem by answering important questions regarding malware detection databases (retraining time, removal of patterns, updating of signatures/heuristics etc.). Furthermore, we will analyze how to effectively extract and combine static and dynamic features from programs so as to build a richer dataset to the community. We intend to use those features to create hybrid detection models that will rely on deep learning to classify programs as suspicious either in binary form and during their execution even when behavior exhibition is subtle, thus creating a real-time identifier to handle infections.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fabrício José de Oliveira Ceschin - Integrante / André Ricardo Abed Grégio - Coordenador.

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Prêmios

2017

Google Latin America Research Awards (LARA), Google.

Histórico profissional

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Experiência profissional

2014 - 2016

Universidade Federal do Paraná

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor Web