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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Costa, Kelton Augusto Pontara | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Rodrigues, Douglas | - |
Autor(es): dc.creator | Breda, Ian Marques | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:09:36Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:09:36Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-12 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/258223 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/258223 | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de ransomware, seguido pela criação e aplicação de um modelo de aprendizado de máquina baseado em floresta aleatória para a detecção de ransomwares. O protótipo visa simular o comportamento malicioso do ransomware, enquanto o modelo de detecção é treinado para identificar padrões associados a atividades de ransomware, permitindo uma abordagem preventiva eficaz. Os resultados obtidos demonstram a capacidade do modelo de floresta aleatória em detectar ataques com alta acurácia, contribuindo para o fortalecimento das defesas cibernéticas. | - |
Descrição: dc.description | This work presents the development of a prototype of ransomware, followed by the creation and application of a machine learning model based on random forest for ransomware detection. The prototype aims to simulate the malicious behavior of ransomware, while the detection model is trained to identify patterns associated with ransomware activities, enabling an effective preventive approach. The results demonstrate the ability of the random forest model to detect attacks with high accuracy, contributing to the strengthening of cyber defenses. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ransomware | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Defesas cibernéticas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Floresta aleatória | - |
Palavras-chave: dc.subject | Protótipo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Random forest | - |
Palavras-chave: dc.subject | Prototype | - |
Palavras-chave: dc.subject | Model | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cyber defenses | - |
Título: dc.title | Aprendizado de máquina para detecção de Ransomware | - |
Título: dc.title | Machine learning for Ransomware detection | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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