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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42141
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Gimenes, Elton Henrique Lunardi | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-08T18:11:39Z | - |
dc.date.available | 2024-08-08T18:11:39Z | - |
dc.date.issued | 2024-04-25 | - |
dc.identifier.citation | 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 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42141 | - |
dc.description.sponsorship | UFU - Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/us/ | * |
dc.subject | Detecção de Intrusões | pt_BR |
dc.subject | Inteligência Artificial Explicável | pt_BR |
dc.subject | SHapley Additive exPlanations | pt_BR |
dc.subject | Ataque de Personificação | pt_BR |
dc.subject | Segurança em Redes Wi-Fi | pt_BR |
dc.subject | SHAP | pt_BR |
dc.subject | XAI | pt_BR |
dc.subject | Machine Learning | pt_BR |
dc.title | Uma avaliação das características de redes wi-fi(802.11) para a detecção de ataques de personificação baseada em inteligência artificial explicável – XAI | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Quincozes, Silvio | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9401130360785458 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Rocha, Adriano Mendonça | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9672436935373713 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Miani, Rodrigo | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2992074747740327 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Tuma, Carlos | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0916152883066962 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1908829814441201 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Sistemas de Informação | pt_BR |
dc.sizeorduration | 63 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.embargo.terms | Uma Avaliação das Características de Redes Wi-Fi(802.11) para a Detecção de Ataques de Personificação baseada em Inteligência Artificial Explicável – XAI | pt_BR |
Appears in Collections: | TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo) |
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