Filtro adaptativo para remoção de falsos positivos em alertas de segurança obtidos do Twitter

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCampiolo, Rodrigo-
Autor(es): dc.contributorCampiolo, Rodrigo-
Autor(es): dc.contributorSantos, Luiz Arthur Feitosa dos-
Autor(es): dc.contributorSchwerz, André Luís-
Autor(es): dc.creatorSilva, Rodrigo Paula da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T12:30:09Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T12:30:09Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-03-20-
Data de envio: dc.date.issued2024-03-20-
Data de envio: dc.date.issued2023-06-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33675-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1096541-
Descrição: dc.descriptionSocial media is a modern and usual way to share information about several subjects. Among the most used social media are Facebook, Instagram, Whatsapp and Twitter. There are several studies in the sense of evaluating the use of Twitter as a source of security alerts, including systems that use it to obtain early warnings. Despite efforts to obtain alerts from this source, messages not related to security alerts still occur, considered false positives. The objective of this work is to develop an adaptive filter to reduce the number of messages considered false positives. As methodology, the Twitter API was used to capture tweets. Word, URL, user and similarity filters were developed to eliminate irrelevant tweets. For the similarity filter, the Jaccard index was used as a similarity metric together with the weight of the most recurrent words in discarded tweets. The tweets were also grouped using the Jaccard index as a similarity metric and selected via the web interface by the security analyst. As result, the filter removed 31.56% of irrelevant tweets and achieved a 1.76% error rate. It was found that the adaptive filter was able to reduce irrelevant messages in early warning systems using Twitter as a data source.-
Descrição: dc.descriptionAs mídias sociais são um meio moderno e usual para compartilhar informações sobre diversos assuntos. Dentre as mídias sociais mais utilizadas se destacam o Facebook, Instagram, Whatsapp e o Twitter. Há várias pesquisas no sentido de avaliar o uso do Twitter como fonte de alertas de segurança, inclusive há sistemas que o utilizam para obter alertas antecipados. Apesar dos esforços em obter alertas desta fonte, ainda sim ocorrem mensagens não relacionadas a alertas de segurança, consideradas falsos positivos. O objetivo deste trabalho consiste em desenvolver um filtro adaptativo para reduzir o número de mensagens consideradas falsos positivos, com o intuito de serem utilizadas em um sistema de alertas antecipados. Como metodologia, foi utilizada a API do Twitter para realizar a captura dos tweets. Foram desenvolvidos filtros de palavras, URLs, usuários e de similaridade para eliminar tweets irrelevantes. Para o filtro de similaridade foi utilizado o índice de Jaccard como métrica de similaridade juntamente com o peso das palavras mais recorrentes em tweets descartados. Os tweets foram agrupados utilizando também o índice de Jaccard como métrica de similaridade e selecionados via interface Web pelo analista de segurança. Como resultado, o filtro removeu 31,56% de tweets irrelevantes e obteve uma taxa de 1,76% de erros. O filtro se mostrou uma alternativa válida para redução de mensagens irrelevantes em sistemas de alertas antecipados utilizando como fonte de dados o Twitter.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCampo Mourao-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Computação-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMídia social-
Palavras-chave: dc.subjectRedes sociais on-line-
Palavras-chave: dc.subjectRecuperação da informação-
Palavras-chave: dc.subjectComunicações digitais-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de segurança-
Palavras-chave: dc.subjectSocial media-
Palavras-chave: dc.subjectOnline social networks-
Palavras-chave: dc.subjectInformation retrieval-
Palavras-chave: dc.subjectDigital communications-
Palavras-chave: dc.subjectSecurity systems-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleFiltro adaptativo para remoção de falsos positivos em alertas de segurança obtidos do Twitter-
Título: dc.titleAdaptive filter for removing false positives in security alerts obtained from Twitter-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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