| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Fernandes, Jorge Henrique Cabral | - |
| dc.contributor.author | Abreu, Jefferson Viana Fonseca | - |
| dc.identifier.citation | ABREU, Jefferson Viana Fonseca. Usando o twitter para detecção de usuários vulneráveis a phishing. 2018. xii, 76 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Este trabalho relata pesquisa sobre o desenvolvimento de um modelo matemático-computacional para detecção de usuários de contas do twitter que podem ser vulneráveis a phishing. Por meio da condução de uma pesquisa exploratória e descritiva, de abordagem quantitativa, embasada por uma série de experimentos, verificou-se a existência de possíveis correlações entre a autoridade (estruturalmente calculada em um grafo) de uma conta no twitter, entre outros atributos, e a vulnerabilidade de seu usuário a um ataque de phishing. Foram desenvolvidas 4 versões de um experimento de coleta de dados, envolvendo a realização de pseudo-ataques em aproximadamente 1287 contas, ao longo de 38 dias. Os resultados foram analisados por meio de regressão logística. A análise concluiu que é possível realizar uma perfilização com os atributos que levam supostas vítimas a caírem no golpe, possibilitando ataques com uma precisão melhor que a escolha aleatória, além disso é possível construir uma ferramenta que realiza ataques de engenharia social automatizada no twitter. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Computação - matemática | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Twitter (Rede social on-line) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Fraude pela Internet | pt_BR |
| dc.title | Usando o twitter para detecção de usuários vulneráveis a phishing | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2020-07-28T12:30:10Z | - |
| dc.date.available | 2020-07-28T12:30:10Z | - |
| dc.date.submitted | 2018-12-24 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/24919 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | This works reports the development of a mathematical-computational model to perform the detection of twitter accounts who may be vulnerable to phishing attacks. Through descriptive, exploratory and quantitative research based on a series of experiments, it verifies the existence of correlations between some attributes of twitter accounts and vulnerability of their users to phishing attacks. Four different incremental versions of experiments were performed, envolving fake phishing attacks directed to approximately 1287 twitter accounts extended across 38 days. The results were analysed through logistic regression. Analysis, confirm that it’s possible perform a victm profiling based on account attributes, making possible do attacks with precision better than a random choice, and moreover, that is possible to build and run a tool to perform automated social engineering attacks. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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