1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorBorges, Ariane Santos-
dc.date.accessioned2019-01-23T19:04:39Z-
dc.date.available2019-01-23T19:04:39Z-
dc.date.issued2018-12-20-
dc.identifier.citationBORGES, Ariane Santos. Análise da variação sazonal do processo de descoberta de vulnerabilidades de segurança. 2018. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24049-
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVulnerabilidade de Segurançapt_BR
dc.subjectSegurança da Informaçãopt_BR
dc.subjectModelos de Descoberta de Vulnerabilidadept_BR
dc.subjectSazonalidade em Sistemas de Softwarept_BR
dc.titleAnálise da variação sazonal do processo de descoberta de vulnerabilidades de segurançapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Miani, Rodrigo Sanches-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0532686872124118pt_BR
dc.contributor.referee2Cattelan, Renan Gonçalves-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3722586963728305pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1578791430113455pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEsse trabalho utiliza conceitos de análise de dados para avaliar a ocorrência de vulnerabilidades descobertas em sistemas operacionais Windows, sistemas operacionais diferentes do Windows e aplicações Web nos últimos dez anos usando uma base de dados pública mantida pelo NIST (National Institute of Standards and Technology). Ao longo da pesquisa foi utilizado o cálculo de índice de sazonalidade e a função de autocorrelação para investigar se as tendências encontradas em um estudo anterior continuam as mesmas, além de analisar vulnerabilidades presentes em softwares que não foram contemplados em tal trabalho. Os resultados encontrados indicam duas tendências de sazonalidade: aumento de vulnerabilidades reportadas em junho para todos os sistemas operacionais investigados e diminuição do número de vulnerabilidades em janeiro em todos os softwares analisados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration42pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
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