{"id":712,"date":"2018-07-05T19:07:07","date_gmt":"2018-07-05T22:07:07","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=712"},"modified":"2018-07-05T19:07:07","modified_gmt":"2018-07-05T22:07:07","slug":"banca-de-tcc-victor-renan-covalski-junes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-victor-renan-covalski-junes\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Victor Renan Covalski Junes"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2018\/1)<\/p>\n

Uma Arquitetura Colaborativa para Detec\u00e7\u00e3o de Ataques de Phishing
\npor
\nVictor Renan Covalski Junes\n<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Ana Marilza Pernas (orientador(a))
\nRicardo Borges Almeida (coorientador(a))
\nProf. Ricardo Matsumura Ara\u00fajo (coorientador(a))
\nProf. Paulo Roberto Ferreira Jr.
\nProf. Guilherme Ribeiro Corr\u00eaa<\/p>\n

Data: 10\/07\/2018<\/p>\n

Hora: 8:00h<\/p>\n

Local: Auditorio Academico<\/p>\n

Resumo do Trabalho:
\nPhishing \u00e9 uma forma de fraude que ocorre atrav\u00e9s do envio de mensagens forjadas por meios eletr\u00f4nicos de comunica\u00e7\u00e3o, como o e-mail, podendo levar \u00e0 perda financeira e causar dano \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o de indiv\u00edduos e organiza\u00e7\u00f5es. Nos \u00faltimos anos, o Brasil est\u00e1 entre os pa\u00edses mais afetados por este tipo de ataque. Uma das principais estrat\u00e9gias de defesa contra esta amea\u00e7a \u00e9 evitar que as mensagens cheguem aos destinat\u00e1rios. Apesar dos esfor\u00e7os de pesquisas as quais empregam estrat\u00e9gias h\u00edbridas para melhorar a acur\u00e1cia dos algoritmos de detec\u00e7\u00e3o de phishing, os phishers tamb\u00e9m est\u00e3o aperfei\u00e7oando suas t\u00e9cnicas, tornando seus ataques mais sofisticados e dif\u00edceis de serem detectados. Com isso, o combate desta amea\u00e7a deve ser encarado de maneira colaborativa entre organiza\u00e7\u00f5es. Atrav\u00e9s do compartilhamento de intelig\u00eancia de amea\u00e7as a detec\u00e7\u00e3o de um ataque por uma organiza\u00e7\u00e3o permite \u00e0 outra antecipar o conhecimento a respeito da mesma amea\u00e7a. Com este cen\u00e1rio em mente, esta proposta apresenta uma arquitetura colaborativa para a detec\u00e7\u00e3o de ataques de phishing situada no lado do servidor. Atrav\u00e9s da combina\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados, aprendizado de m\u00e1quina e compartilhamento de intelig\u00eancia de amea\u00e7as, esta proposta oferece um modelo de arquitetura que pode ser adotado por organiza\u00e7\u00f5es. A arquitetura \u00e9 situada no lado do servidor a fim de permitir a intercepta\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise do conte\u00fado de e-mails onde atrav\u00e9s de uma heur\u00edstica e o algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina supervisionado Random Forests s\u00e3o filtradas poss\u00edveis amea\u00e7as. O modelo contempla o compartilhamento de intelig\u00eancia de amea\u00e7as, possibilitando o interc\u00e2mbio de informa\u00e7\u00f5es relativas a ataques de phishing, de forma estruturada e autom\u00e1tica, com organiza\u00e7\u00f5es parceiras. A avalia\u00e7\u00e3o deste trabalho \u00e9 dividida em 2 partes, onde na primeira \u00e9 avaliada a acur\u00e1cia do classificador gerado pelo Random Forests com datasets p\u00fablicos a fim de permitir uma compara\u00e7\u00e3o direta com os trabalhos relacionados. Na segunda parte da avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 feita uma an\u00e1lise emp\u00edrica sobre a efetividade do compartilhamento de intelig\u00eancia de amea\u00e7as. Nesta an\u00e1lise, foram considerados e-mails marcados como spam, os quais foram cedidos pela Universidade Federal de Pelotas e Universidade Federal do Rio Grande para a realiza\u00e7\u00e3o do estudo.\n<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2018_1\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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