Publicação: Detecção de eventos em fóruns da Dark Web e da Surface Web usando algoritmos de aprendizado de máquina
Carregando...
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Área do conhecimento
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Autores
Orientador
Coorientador
Miani, Rodrigo Sanches
Resumo
A detecção de publicações maliciosas em fóruns da Dark Web e da Surface Web é
amplamente utilizada no campo da cibersegurança. A análise dessas publicações pode
auxiliar no desenvolvimento de melhores Sistemas de detecção de intrusões (Intrusion Detection Systems) (IDSs), na identificação de ataques cibernéticos, na descoberta de novos
tipos de ameaças e em outros benefícios. Muitas formas de ataques podem ser proativamente prevenidas ao se pesquisar em publicações de fóruns por tópicos relacionados à
cibersegurança. Para alcançar esse objetivo, é necessário identificar eventos emergentes
em publicações com novos tópicos que possam conter palavras-chave de interesse, sob
a perspectiva da cibersegurança. Este trabalho objetiva propor um algoritmo para a
busca de novos eventos e analisar publicações de fóruns da Dark Web e da Surface Web
ao longo do tempo. Eventos novos são tópicos emergentes de interesse no domínio da
cibersegurança. Para avaliar a relevância dos eventos detectados, um classificador de publicações maliciosas foi empregado para categorizar as publicações como de alta, média
ou baixa relevância. O algoritmo proposto demonstrou seu potencial ao identificar 26.071
novos eventos a partir de um conjunto de 30.584 publicações analisadas, dentre os quais
aproximadamente 4% foram classificados como de alta relevância.
Abstract
The detection of malicious posts in Dark Web and Surface Web forums is widely
utilized in the field of digital security. Analyzing these posts can aid in the development
of better IDSs, the identification of cyber attacks, the discovery of new types of threats,
and other benefits. Many forms of attacks can be proactively prevented by searching
forum posts for topics related to digital security. To achieve this, it is necessary to
identify emerging events in posts with new topics that may contain keywords of interest
from a digital security perspective. This work aims to propose an algorithm for detecting
novel events and analyzing publications from Dark Web and Surface Web forums over
time. Novel events are defined as emerging topics of interest within the cybersecurity
domain. To assess the significance of the detected events, a malicious post classifier was
employed to categorize posts as having high, medium, or low relevance. The proposed
algorithm demonstrated its potential by identifying 26.071 new events from a dataset of
30.584 analyzed posts, among which approximately 4% were classified as highly relevant.
Palavras-chave
Aprendizado de Máquina, Cibersegurança, Detecção de Eventos, Dark Web, Surface Web, Fóruns Online, Processamento de Linguagem Natural, Computação
Citação
SILVEIRA, Rodrigo Bernabé. Detecção de eventos em fóruns da Dark Web e Surface Web usando aprendizado de máquina. 2026. 77 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2026.207.