| Título: | Um sistema inteligente para prevenção de ataques phishing |
| Autor(es): | Rodrigues, Luís Felipe de Faria |
| Orientador(es): | Bastos, Igor Augusto Mageste da Mota |
| Assunto: | Redes neurais (Computação)
Aprendizado de máquina
Computadores - medidas de segurança |
| Data de apresentação: | Dez-2018 |
| Data de publicação: | 21-Set-2021 |
| Referência: | RODRIGUES, Luís Felipe de Faria; BASTOS, Igor Augusto Mageste da Mota. Um sistema inteligente para prevenção de ataques phishing. 2018. 82 f., Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Redes de Comunicação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
| Resumo: | Métodos de aprendizado de máquina são usados em uma variedade de tarefas computacionais
onde criar e programa algoritmos é impraticável. Na área da segurança, porém, seu uso ainda
está em pleno desenvolvimento. Este trabalho apresenta uma introdução aos ataques cibernéticos
mais comuns, com ênfase no ataque do tipo phishing, às redes neurais sem peso e à algoritmos
de árvores de decisão para entendimento do desenvolvimento do sistema proposto. O objetivo é
propor um sistema inteligente capaz de identificar, por meio de elementos presentes na URL e
na página, se um site está contaminado pelo phishing. Conforme os resultados, com a escolha
adequada dos parâmetros, é possível a criação de um sistema inteligente e proativo capaz de
identificar e prevenir ataques do tipo phishing, sugerindo o potencial da aplicação do aprendizado
de máquinas na área da segurança. |
| Abstract: | Machine learning methods are used in a variety of computational tasks where creating and
programming algorithms is impractical. In the area of cyber security, however, its use is still
in development. This work presents an introduction to the most common cyber attacks, with
emphasis on phishing attack, at weightless neural networks and decision tree algorithms for understanding the development of the proposed system. The objective is to propose an intelligent
system capable of identifying, through elements presented at the URL and page, if a site is contaminated by phishing. According to the results, with the appropriate choice of parameters, it is
possible to create a intelligent and proactive system capable of identifying and preventing attacks
of the type phishing, suggesting the potential of applying machine learning in the area of safety. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia de Redes de Comunicação
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