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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20550| Title: | Técnicas de aprendizagem de máquina para detecção de sistemas vulneráveis. |
| Other Titles: | Machine learning techniques for detecting vulnerable systems |
| ???metadata.dc.creator???: | SOUTO, Thales Henrique Dantas. |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | PEREIRA, Eanes Torres. |
| ???metadata.dc.contributor.referee1???: | MOURA, José Antão Beltrão. |
| ???metadata.dc.contributor.referee2???: | MASSONI, Tiago Lima. |
| Keywords: | Aprendizagem de máquina;Vulnerabilidade de sistemas;Algoritmo Random Forest;Algoritmo LGBM;Sistemas vulneráveis;Processamento de dados;Machine learning;Machine learning;Systems Vulnerability;Random Forest Algorithm;LGBM Algorithm;Vulnerable systems;Data processing |
| Issue Date: | 25-Nov-2019 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | SOUTO, Thales Henrique Dantas. Técnicas de aprendizagem de máquina para detecção de sistemas vulneráveis. 2019. 12f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo) – Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20550 |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | A indústria de malwares continua a ser um mercado organizado e eficiente dedicado a invadir meios de segurança tradicionais [1]. Uma vez que um sistema é infectado, indivíduos mal intencionados podem causar prejuízos para pessoas e empresas de diversas formas. O propósito deste trabalho é prever, através da implementação de técnicas de classificação, se um sistema é vulnerável. O estudo faz a avaliação dos algoritmos Random Forest e LGBM aplicados aos dados de máquinas com sistemas operacionais Windows . Utilizaremos um conjunto de dados que a Microsoft disponibilizou em uma plataforma online, esses dados são divididos em treino e teste com informações sobre máquinas que utilizam seus sistemas operacionais. Para ir além, o estudo realizado pode ser útil como base para pesquisas mais aprofundadas no campo de análise de vulnerabilidades com métodos de machine learning e processamento de dados. |
| Keywords: | Aprendizagem de máquina Vulnerabilidade de sistemas Algoritmo Random Forest Algoritmo LGBM Sistemas vulneráveis Processamento de dados Machine learning Machine learning Systems Vulnerability Random Forest Algorithm LGBM Algorithm Vulnerable systems Data processing |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Ciência da Computação. |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20550 |
| Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação |
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| THALES HENRIQUE DANTAS SOUTO - TCC CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 2019.pdf | Thales Henrique Dantas Souto - TCC Ciência da Computação 2019. | 329.52 kB | Adobe PDF | View/Open |
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