ANÁLISE DE MALWARE ANDROID: ESTRATÉGIAS PARA SE PROTEGER

INTRODUÇÃO: A Indústria 5.0 caracteriza-se por uma nova etapa da transformação digital, em que o protagonismo humano se alia às tecnologias avançadas para gerar processos mais inteligentes, sustentáveis e personalizados. Nesse cenário, a análise de dados assume papel fundamental ao fornecer informações estratégicas para inovação e eficiência produtiva. Entre os métodos estatísticos aplicáveis, a Análise Fatorial Exploratória (EFA) e a Análise Fatorial Confirmatória (CFA) destacam-se por possibilitarem a identificação de padrões e a validação de modelos, auxiliando na compreensão das relações entre variáveis. Para tal, a linguagem R configura-se como uma ferramenta de grande relevância, por ser gratuita, robusta e amplamente utilizada em pesquisa acadêmica e industrial. OBJETIVOS: O objetivo geral deste projeto é investigar a aplicação da análise de dados na Indústria 5.0, utilizando a linguagem R com base nos métodos EFA e CFA. Os objetivos específicos incluem: realizar revisão bibliográfica sobre o tema; aplicar a EFA em bases de dados industriais; utilizar a CFA para confirmar modelos derivados da etapa exploratória; desenvolver scripts em RStudio que automatizem os processos de análise; e avaliar os resultados, discutindo seu potencial de aplicação em ambientes produtivos reais. MATERIAIS E MÉTODO: A metodologia será estruturada em etapas: levantamento de literatura, coleta de bases de dados do setor industrial de manufatura, aplicação da EFA, realização da CFA e interpretação crítica dos resultados. A abordagem será quantitativa, de caráter exploratório e confirmatório. A proposta apresenta benefícios relevantes, como a possibilidade de subsidiar decisões estratégicas, aumentar a confiabilidade da interpretação de variáveis complexas e incentivar o uso de ferramentas de código aberto. Além disso, contribui para a formação de profissionais capacitados a atuar em cenários cada vez mais desafiadores, característicos da Indústria 5.0. RESULTADOS: Como resultados parciais, a pesquisa identificou que alguns conceitos como human-centric, smart working, sustentabilidade e resiliência puderem ser estatisticamente validados para modelagem de dados. O desenvolvimento deste projeto evidencia a relevância da análise de dados no contexto da Indústria 5.0, destacando o potencial do uso integrado das técnicas de Análise Fatorial Exploratória (EFA) e Confirmatória (CFA) em conjunto com a linguagem R. Os resultados esperados podem fornecer contribuições teóricas e práticas para compreender padrões complexos e validar modelos estatísticos aplicáveis aos processos produtivos modernos. Além disso, a proposta contribui para a divulgação de metodologias de código aberto, promovendo acessibilidade e inovação. Dessa forma, o estudo não apenas fortalece a formação acadêmica e profissional dos envolvidos, mas também aponta caminhos para a aplicação de soluções mais eficientes, sustentáveis e humanizadas, em acordo com os princípios da Indústria 5.0. CONSIDERAÇÕES FINAIS:

PALAVRAS-CHAVE: Indústria 5.0; Linguagem R; Métodos EFA e CFA.