EGAMA-RC propõe triagem de malware em memória forense calibrada por risco e evidência
Pesquisadores apresentam o EGAMA-RC, um framework de triagem de malware para forense de memória que vai além da acurácia bruta de classificação, incorporando calibração de risco, detecção de novidade e roteamento de casos incertos para revisão humana. Em três datasets de malware, o sistema aceitou automaticamente 93,12% das amostras com 99,86% de acurácia nos casos aceitos e taxa de falso-positivo de 0,136%, com inferência rápida via XGBoost (latência sub-milissegundo).
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