Aprendizado de máquina para detecção de Ransomware
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Data
2024-11-13
Autores
Orientador
Costa, Kelton Augusto Pontara 
Coorientador
Rodrigues, Douglas
Pós-graduação
Curso de graduação
Bauru - FC - Ciência da Computação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
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.
Resumo (inglês)
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.
Descrição
Idioma
Português
Como citar
BREDA, Ian Marques. Aprendizado de máquina para detecção de Ransomware. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista, Bauru, 2024.