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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42141| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Uma avaliação das características de redes wi-fi(802.11) para a detecção de ataques de personificação baseada em inteligência artificial explicável – XAI |
| Autor(es): | Gimenes, Elton Henrique Lunardi |
| Primeiro orientador: | Rocha, Adriano Mendonça |
| Primeiro coorientador: | Quincozes, Silvio |
| Primeiro membro da banca: | Miani, Rodrigo |
| Segundo membro da banca: | Tuma, Carlos |
| Resumo: | A 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. |
| Palavras-chave: | Detecção de Intrusões Inteligência Artificial Explicável SHapley Additive exPlanations Ataque de Personificação Segurança em Redes Wi-Fi SHAP XAI Machine Learning |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | GIMENES, 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, 2024 |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42141 |
| Data de defesa: | 25-Abr-2024 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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