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dc.contributor.advisorOLIVEIRA, Eliane Vendramini de-
dc.contributor.authorBEITUM, Gabriel Marcello-
dc.date.accessioned2025-02-05T14:44:57Z-
dc.date.available2025-02-05T14:44:57Z-
dc.date.issued2024-12-13-
dc.identifier.citationBEITUM, Gabriel Marcello. Utilização de IA para proteção de dados: verificações preventivas de segurança. Orientador: Eliane Vendramini de Oliveira. 2024. 10 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de Presidente Prudente, Presidente Prudente, SP, 2024. Disponível em: https://alomorfia.com.br/index.php/alomorfia/issue/view/33/21pt_BR
dc.identifier.urihttps://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/28845-
dc.description.abstractA explosão de dados na era digital exige soluções inovadoras para garantir a segurança da informação. Nesse cenário, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa, oferecendo recursos avançados para combater ameaças cibernéticas e proteger dados confidenciais. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em aprendizado profundo para a detecção e prevenção de ataques em redes de computadores. “Os algoritmos de criptografia baseados em IA podem não apenas proteger os dados, mas também adaptá-los dinamicamente para resistir a novos tipos de ataques” (Preneel,2019). Utilizando uma arquitetura de rede neural com múltiplas camadas densas, normalização em lote e técnicas de regularização, o modelo proposto é capaz de classificar o tráfego de rede como benigno ou malicioso com alta precisãopt_BR
dc.description.abstractThe explosion of data in the digital age demands innovative solutions to ensure information security. In this scenario, artificial intelligence (AI) emerges as a powerful tool, offering advanced capabilities to combat cyber threats and protect confidential data. This paper presents a deep learning-based approach for detecting and preventing attacks on computer networks. “AI-based encryption algorithms can not only protect data but also dynamically adapt it to resist new types of attacks” (Preneel, 2019). Using a neural network architecture with multiple dense layers, batch normalization, and regularization techniques, the proposed model is able to classify network traffic as benign or malicious with high accuracypt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.description.uriTrabalho publicado na revista Alomorfia, v. 9, n. 1, 2025. pag. 519 - 528. Disponível em: https://alomorfia.com.br/index.php/alomorfia/issue/view/33/21-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher157pt_BR
dc.subjectSegurança de computadorespt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleUtilização de IA para proteção de dados: verificações preventivas de segurançapt_BR
dc.title.alternativeUsing AI for data protection: preventive security checkspt_BR
dc.typeArtigo Científicopt_BR
dcterms.type-pt_BR
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