Estudo expõe falha de rotulagem em ferramentas de triagem de forense de memória baseadas em grafos
Um estudo de validação de um pipeline de triagem de forense de memória para imagens Windows — que converte saídas do Volatility 3 em grafos e aplica um classificador neural (GINE) combinado com detectores one-class — descobriu que amostras rotuladas como "benignas" no dataset MalVol-25 exibem sinais de injeção de processo e indicadores de comando-e-controle em praticamente todos os casos de controle (15/15 e 18/18). O mesmo defeito reaparece em datasets públicos amplamente citados, como o CIC-MalMem-2022, onde 53% das amostras "benignas" carregam indicadores de injeção. Os autores chamam isso de "label-signal mismatch": a classe benigna nunca foi de fato verificada, apenas presumida pela proveniência da coleta.
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