PHILIPE HUGO FRANSOZI

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• FRANSOZI, PHILIPE ; GEREMIAS, JHONATAN ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. . APKAnalyzer: Ferramenta de Classificação de Malwares Android Baseada em Multi-view e Seleção de Características Multiobjetivo. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2024, Brasil. Anais Estendidos do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg Estendido 2024), 2024. p. 81-88.

• FRANSOZI, PHILIPE ; GEREMIAS, JHONATAN ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. . Seleção de Características Multiobjetivo para Detecção de Malwares Android. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2024, Brasil. Anais Estendidos do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg Estendido 2024), 2024. p. 292-302.

• FRANSOZI, P. H. ; GEREMIAS, J. ; VIEGAS, E. K. . A Multi-view Android Malware Detection Model Through Multi-objective Optimization. In: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024. IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2024. p. 1-5.

• FRANSOZI, P. H. . Leitura e Interpretação da passagem 37d.5-7 do diálogo Timeu de Platão. In: VIII Encontro Nacional de Pesquisa em Filosofia da UFPR, 2015, Curitiba. CadernosPet-Filosofia (Resumos Expandidos), 2015. v. 2016. p. 184-190.

• FRANSOZI, PHILIPE ; GEREMIAS, J. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. . Seleção de Características Multi-objetivo para Detecção de Malwares Android. 2024. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• FRANSOZI, PHILIPE ; GEREMIAS, JHONATAN ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, A. O. . APKAnalyzer: Ferramenta de Classificação de Malwares Android Baseada em Multi-view e Seleção de Características Multiobjetivo. 2024. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• FRANSOZI, P. H. . Leitura e Interpretação da passagem 37d.5-7 do diálogo Timeu de Platão. 2015. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• FRANSOZI, P. H. . Cadernos PET-Filosofia (UFPR) v.17 - Filosofia e Literatura. 2018. (Editoração/Periódico).

• FRANSOZI, P. H. . Cadernos PET-Filosofia (UFPR) Edição Especial N.2 - Resumos expandidos do IX Encontro Nacional de Pesquisa em Filosofia da UFPR. 2017. (Editoração/Anais).

• FRANSOZI, P. H. . Cadernos PET-Filosofia (UFPR) Edição Especial N.3 - Resumos do X Encontro Nacional de Pesquisa em Filosofia da UFPR. 2017. (Editoração/Anais).

• FRANSOZI, P. H. . Cadernos PET-Filosofia (UFPR) Edição Especial N.1 - Resumos expandidos do VIII Encontro Nacional de Pesquisa em Filosofia da UFPR. 2016. (Editoração/Anais).

• FRANSOZI, P. H. . Cadernos PET-Filosofia (UFPR) v.16 - Ciência e Modernidade. 2015. (Editoração/Periódico).

• FRANSOZI, P. H. . Cadernos PET-Filosofia (UFPR) v.15 - Metafísica: Fundamentação e Crítica e artigos variados. 2014. (Editoração/Periódico).

Projetos de pesquisa

• 2023 - 2024

  DETECÇÃO DE MALWARE PARA ANDROID UTILIZANDO ARQUITETURAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA BASEADAS EM GRAFOS., Descrição: Nesta pesquisa de iniciação científica foi desenvolvido e proposto um modelo de detecção de arquivos maliciosos, que classifica se um arquivo de instalação de aplicativo para a plataforma Android é malicioso ou não. Nesse modelo foi empregado técnicas de multi-view, utilizando três conjuntos de características, e de seleção de features com otimização multiobjetivo, utilizando o algoritmo Non-dominated Sorting Genetic (NSGA-2). A técnica de otimização multiobjetivo foi empregada para encontrar um subconjunto de features que otimizasse os modelos de classificação, reduzindo taxa de erro e tempo de inferência. Como resultado dessas técnicas, foram construídos vetores de features que alimentaram modelos de classificação de aprendizado de máquina (Random Forest, Decision Tree e K-Nearest Neighbors), utilizados em conjunto com técnica ensemble e voto majoritário. Considerando as contribuições desta pesquisa, elenca-se: a criação de um dataset com 40 mil amostras de aplicativos Android, disponível publicamente, composto por características relacionadas a três conjuntos de características de um aplicativo Android (permissões, API calls e Opcodes) e um modelo de detecção de arquivo malicioso para Android implementado com multi-view e estratégia de otimização multiobjetivo. Nossa proposta pôde melhorar a taxa verdadeiro positivo em uma média de 4,4, exigindo até 65 dos custos com processamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Philipe Hugo Fransozi - Integrante / Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Prêmios