Malicioso Baseado em Floresta de Caminhos ótimos”. A pesquisa foi realizada no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.O advento da internet trouxe amplos benefícios nas áreas de comunicação, entretenimento, compras, relações sociais, entre outras. Entretanto, várias ameaças começaram a surgir nesse cenário, levando pesquisadores a criar ferramentas para lidar com elas. Spam, malwares, conteúdos maliciosos, pishing, fraudes e falsas URLs são exemplos de ameaças. Em contrapartida, sistemas antivírus, firewalls e sistemas de detecção e prevenção de intrusão são exemplos de ferramentas de combate às tais ameaças.
Principalmente a partir de 2010, encabeçado pelo malware Stuxnet, as ameaças tornaram-se muito mais complexas e persistentes, fazendo com que as ferramentas até então utilizadas se tornassem obsoletas. O motivo é que tais ferramentas, baseadas em assinaturas e anomalias, não conseguem acompanhar tanto a velocidade de desenvolvimento as ameaças quanto sua complexidade. Desde então, pesquisadores têm voltado suas atenções a métodos mais eficazes para se combater ciberameaças.
Nesse contexto, algoritmos de aprendizagem de máquina estão sendo explorados na busca por soluções que analisem em tempo real ameaças provenientes da internet. Assim sendo, este trabalho tem como objetivo analisar o desempenho dos classificadores baseados em Floresta de Caminhos Ótimos, do inglês Optimum-Path Forest (OPF), comparando-os com os classificadores dos estado-da-arte, a fim de torná-lo uma opção viável para o combate de ameaças no meio digital. De maneira geral, o OPF mais se destacou no não bloqueio de mensagens legítimas e no tempo de treinamento. Em algumas bases a quantidade de spam corretamente classificada também foi alta. A versão que utiliza grafo completo foi melhor, apesar de que em alguns casos a versão com grafo knn se sobressaiu. Devido às exigências atuais em questões de segurança, o OPF, pelo seu rápido tempo de treinamento, pode ser melhorado visando uma aplicação real.
