When Label Noise Meets Class Imbalance: A Robust Framework for Android Malware Family Classification

arXiv cs.CR · 22 sept, 06:00

Investigadores proponen RoMaC, un framework de aprendizaje automático para clasificar familias de malware en Android que aborda simultáneamente el ruido en las etiquetas (causado por ofuscación de código) y el desbalance de clases en los conjuntos de datos. El sistema utiliza auto-entrenamiento, reweighting de clases y ensemble learning, logrando mejoras del 6-20% sobre métodos existentes en diferentes escenarios de obfuscación.