1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorOliveira, Bruno Paiva de-
dc.date.accessioned2019-12-23T14:45:53Z-
dc.date.available2019-12-23T14:45:53Z-
dc.date.issued2019-12-19-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Bruno Paiva de. Construção de conjuntos de dados para análise de Ransomware. 2019. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27982-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectRansomwarept_BR
dc.subjectSegurança da informaçãopt_BR
dc.subjectConjunto de dadospt_BR
dc.subjectDetecção de malwarept_BR
dc.subjectAvaliação de ferramentaspt_BR
dc.titleConstrução de conjuntos de dados para análise de Ransomwarept_BR
dc.title.alternativeBuilding datasets for ransomware analysispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Miani, Rodrigo Sanches-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee1Cattelan, Renan Gonçalves-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3722586963728305pt_BR
dc.contributor.referee2Sendin, Ivan da Silva-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3974513105953302pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA cada dia são noticiados novos ataques de ransomwares, causando prejuízos financeiros e funcionais para empresas. Faz-se necessário que novas ferramentas de detecção sejam construídas e as já existentes, aperfeiçoadas. Para isso, o objetivo deste trabalho é disponibilizar conjuntos de dados para avaliar o desempenho dessas ferramentas e identificar possíveis indicadores de atividade maliciosa. A construção desses conjuntos foi baseada no tráfego de rede e monitoramento da atividade do computador de quatro ransomwares: WannaCry, TeslaCrypt, GandCrab e Cerber. Após a geração dos conjuntos, observou-se que cada ransomware comporta-se de uma forma diferente perante a análise de rede e os quatro possuem um comportamento similar quanto ao monitoramento do computador. Além disso, mostra-se que os conjuntos estão aptos para serem usados como objetos de entrada para algoritmos de aprendizado de máquina, podendo, assim, extrair novas estratégias para detecção do malware.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 COMPUTACAOpt_BR
dc.orcid.putcode66460423-
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