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dc.contributor.advisorCANTÓN, Edméa Pujol-
dc.contributor.authorRUSSO, Giovanni Quintiliano-
dc.date.accessioned2023-09-12T21:10:18Z-
dc.date.available2023-09-12T21:10:18Z-
dc.date.issued2023-06-20-
dc.identifier.citationRUSSO, Giovanni Quintiliano. Comparativo de soluções antimalware com detecção por assinatura e de nova geração, 2023. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de São Paulo, São Paulo, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/14380-
dc.description.abstractO presente trabalho discorre sobre as tecnologias e os recursos das soluções antivírus de próxima geração (NGAV) que estão surgindo em resposta à crescente sofisticação das ameaças cibernéticas e às limitações dos programas antivírus baseados em assinatura. As soluções NGAV utilizam tecnologias como aprendizado de máquina, análise comportamental, sandboxing e inteligência de ameaças para fornecer uma abordagem proativa e abrangente para proteção contra malware. Além disso, essas soluções incorporam recursos avançados, como aprendizado profundo, análise de big data e detecção de anomalias para garantir uma proteção mais eficaz. Ao contrário dos programas antivírus tradicionais, as soluções NGAV superam as soluções baseadas em assinatura, apresentando uma abordagem proativa para ameaças, detecção eficiente de ameaças desconhecidas e baixo impacto no desempenho do sistema. Exemplos de soluções NGAV disponíveis comercialmente incluem CrowdStrike Falcon, SentinelOne, CylancePROTECT, Carbon Black Defense e FireEye Endpoint Security. As soluções NGAV são um avanço significativo em relação aos programas antivírus baseados em assinatura, oferecendo proteção mais robusta e proativa contra ameaças cibernéticas. Essas soluções usam tecnologia avançada para identificar e bloquear malware e outras ameaças, mesmo que ainda não estejam em seu banco de dados de assinaturas. À medida que o número e a complexidade das ameaças cibernéticas aumentam, as soluções NGAV são cada vez mais vistas como um recurso de segurança para proteger usuários e organizações.pt_BR
dc.description.abstractThis research discusses the technologies and capabilities of next-generation antivirus (NGAV) solutions that are emerging in response to the increasing sophistication of cyber threats and the limitations of signature-based antivirus programs. NGAV solutions use technologies such as machine learning, behavioral analysis, sandboxing and threat intelligence to provide a proactive and comprehensive approach to malware protection. In addition, these solutions incorporate advanced features such as deep learning, big data analysis and anomaly detection to ensure more effective protection. Unlike traditional antivirus programs, NGAV solutions outperform signature-based solutions, featuring a proactive approach to threats, efficient detection of unknown threats, and low impact on system performance. Examples of commercially available NGAV solutions include CrowdStrike Falcon, SentinelOne, CylancePROTECT, Carbon Black Defense and FireEye Endpoint Security. NGAV solutions are a significant step up from signature-based antivirus programs, offering more robust and proactive protection against cyber threats. These solutions use advanced technology to identify and block malware and other threats, even if they are not yet in your signature database. As the number and complexity of cyber threats increases, NGAV solutions are increasingly seen as a security feature to protect users and organizations.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher002pt_BR
dc.subjectSegurança eletrônicapt_BR
dc.subjectCrime por computadorpt_BR
dc.subjectAmeaçapt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleComparativo de soluções antimalware com detecção por assinatura e de nova geraçãopt_BR
dc.title.alternativeComparison of Anti-Malware solutions with signature detection and next generationpt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
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