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Uma avaliação das características de redes wi-fi(802.11) para a detecção de ataques de personificação baseada em inteligência artificial explicável – XAI

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dc.contributor.advisor-co1Quincozes, Silvio
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9401130360785458pt_BR
dc.contributor.advisor1Rocha, Adriano Mendonça
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee1Miani, Rodrigo
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee2Tuma, Carlos
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0916152883066962pt_BR
dc.creatorGimenes, Elton Henrique Lunardi
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1908829814441201pt_BR
dc.date.accessioned2024-08-08T18:11:39Z
dc.date.available2024-08-08T18:11:39Z
dc.date.issued2024-04-25
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA eficiência na detecção de ataques de personificação em redes Wi-Fi no padrão IEEE 802.11 é crucial para a segurança de redes. Este trabalho explora o uso da XAI para avaliar a eficácia de diferentes conjuntos de características na detecção desses ataques, utilizando a ferramenta SHAP para investigar a contribuição individual de cada característica. Com base nos experimentos que envolvem 15 conjuntos de características e a aplicação do classificador XGBoost, identificamos que características como frame.len,wlan.fc.subtype e wlan.duration} são vitais tanto para o tráfego normal quanto para ataques específicos como Cafe Latte e Evil Twin A análise SHAP revela que certas características têm um papel variável, sendo associadas tanto positiva quanto negativamente com a presença de ataques, o que promove maior transparência e confiança nas decisões dos sistemas de detecção de intrusões e ajuda na identificação e prevenção de atividades maliciosas na rede.pt_BR
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.embargo.termsUma Avaliação das Características de Redes Wi-Fi(802.11) para a Detecção de Ataques de Personificação baseada em Inteligência Artificial Explicável – XAIpt_BR
dc.identifier.citationGIMENES, Elton Henrique Lunardi. Uma avaliação das características de redes wi-fi (802.11) para a detecção de ataques de personificação baseada em inteligência artificial explicável – XAI. 2024 63 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42141
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/us/*
dc.sizeorduration63pt_BR
dc.subjectDetecção de Intrusõespt_BR
dc.subjectInteligência Artificial Explicávelpt_BR
dc.subjectSHapley Additive exPlanationspt_BR
dc.subjectAtaque de Personificaçãopt_BR
dc.subjectSegurança em Redes Wi-Fipt_BR
dc.subjectSHAPpt_BR
dc.subjectXAIpt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleUma avaliação das características de redes wi-fi(802.11) para a detecção de ataques de personificação baseada em inteligência artificial explicável – XAIpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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