Número do Painel | |
Autor | |
Instituição | UFSC |
Tipo de Bolsa | BIPI/UFSC |
Orientador | JEAN EVERSON MARTINA |
Depto | DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA / INE/CTC |
Centro | CENTRO TECNOLOGICO |
Laboratório | |
Grande Área / Área do Conhecimento | Ciências Exatas e da Terra
/Ciências Exatas e da Terra |
Sub-área do Conhecimento | Ciência da Computação |
Titulo | Detecção de anomalias para prevenção de fraudes dentro da Infraestrutura de Chaves Públicas Brasileira |
Resumo | Recentemente no Brasil, fraudes na emissão de certificados digitais vem aumentando exponencialmente. Dado ao grande uso de certificados digitais nos sistemas governamentais, um bom método de detecção desse tipo de fraude de identidade é necessário. Contudo, a metodologia utilizada pelas autoridades certificadoras para detecção de fraudes é ineficiente e propensa a erros, dependendo muito da avaliação humana. Tendo isso em vista, o projeto busca realizar pesquisas na área de detecção de fraudes de identidade. A pesquisa foi feita em partes, começando com o estudo de técnicas de data mining e das bibliotecas de python utilizadas em machine learning, seguindo com uma revisão da literatura sobre o assunto, e finalizando com a proposta de um algoritmo baseado nas principais informações coletadas na revisão da literatura. Como resultado foi obtido um programa para detecção de fraudes na emissão de certificados digitais e seus resultados experimentais. |
Link do Video | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226622 |
Palavras-chave | Detecção de Fraudes, Certificação Digital, Gestão de Identidades |
Colaboradores | Fernanda Oliveira Gomes |