Publicação:
Sistema de Detecção de Ataques de Engenharia Social para Dispositivos Android

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dc.contributor.advisor1Molinos, Diego Nunes
dc.contributor.advisor1Latteshttps://lattes.cnpq.br/2451163675391898pt_BR
dc.contributor.referee1Rocha, Adriano Mendonça
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee2Santos, Fernanda Maria da Cunha
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6802596562404346pt_BR
dc.creatorAtaíde, Bianca Messias
dc.date.accessioned2025-01-23T13:24:20Z
dc.date.available2025-01-23T13:24:20Z
dc.date.issued2024-11-22
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoOs golpes são uma realidade recorrente na sociedade a um certo tempo. Com a adição de novos meios tecnológicos dentro das relações humanas, criminosos começam a encontrar um novo nicho de ação: O mundo digital. Um dos tipos de ataques mais realizados, e que com o advento da digitalização vem se tornando mais recorrente e perigoso, são os ataques de engenharia social. Cibercriminosos utilizam de meios para enganar um indivíduo, podendo extrair dele não somente dinheiro, mas informações confidenciais, passando-se por pessoas confiáveis e fontes legítimas. O presente trabalho visa trazer um estudo acerca de ataques de engenharia social, apresentando uma solução para tentar identificar a possibilidade de um determinado texto poder ser uma tentativa de ataque de engenharia social ou não, utilizando entropia para realizar a classificação dos textos a partir de um SetList contendo palavras e expressões utilizados em ataques do tipo phishing. São realizadas medições para atestar acerca da eficiência do método de classificação utilizado. Ao final do estudo através das comparações entre os valores de entropia utilizados foi possível perceber que conforme o número máximo de palavras por conjunto aumentavam, há uma melhora na classificação dos textos que são phishing e uma piora na classificação dos que não são. Apesar disso os resultados são considerados insatisfatórios e ao final são adicionadas sugestões que podem melhorar a classificação dos textos.pt_BR
dc.identifier.citationATAIDE, Bianca Messias. Sistema de Detecção de Ataques de Engenharia Social para Dispositivos Android. 2024. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44625
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode176535697
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration40pt_BR
dc.subjectSegurança, Android, Engenharia Socialpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleSistema de Detecção de Ataques de Engenharia Social para Dispositivos Androidpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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