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ORCID:  http://orcid.org/0009-0008-4969-0264
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Sistema de Detecção de Ataques de Engenharia Social para Dispositivos Android
Autor: Ataíde, Bianca Messias
Primer orientador: Molinos, Diego Nunes
Primer miembro de la banca: Rocha, Adriano Mendonça
Segundo miembro de la banca: Santos, Fernanda Maria da Cunha
Resumen: Os golpes são uma realidade recorrente na sociedade a um certo tempo. Com a adição de novos meios tecnológicos dentro das relações humanas, criminosos começam a encontrar um novo nicho de ação: O mundo digital. Um dos tipos de ataques mais realizados, e que com o advento da digitalização vem se tornando mais recorrente e perigoso, são os ataques de engenharia social. Cibercriminosos utilizam de meios para enganar um indivíduo, podendo extrair dele não somente dinheiro, mas informações confidenciais, passando-se por pessoas confiáveis e fontes legítimas. O presente trabalho visa trazer um estudo acerca de ataques de engenharia social, apresentando uma solução para tentar identificar a possibilidade de um determinado texto poder ser uma tentativa de ataque de engenharia social ou não, utilizando entropia para realizar a classificação dos textos a partir de um SetList contendo palavras e expressões utilizados em ataques do tipo phishing. São realizadas medições para atestar acerca da eficiência do método de classificação utilizado. Ao final do estudo através das comparações entre os valores de entropia utilizados foi possível perceber que conforme o número máximo de palavras por conjunto aumentavam, há uma melhora na classificação dos textos que são phishing e uma piora na classificação dos que não são. Apesar disso os resultados são considerados insatisfatórios e ao final são adicionadas sugestões que podem melhorar a classificação dos textos.
Palabras clave: Segurança, Android, Engenharia Social
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: ATAIDE, Bianca Messias. Sistema de Detecção de Ataques de Engenharia Social para Dispositivos Android. 2024. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44625
Fecha de defensa: 22-nov-2024
Aparece en las colecciones:TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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