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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/28845
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | OLIVEIRA, Eliane Vendramini de | - |
dc.contributor.author | BEITUM, Gabriel Marcello | - |
dc.date.accessioned | 2025-02-05T14:44:57Z | - |
dc.date.available | 2025-02-05T14:44:57Z | - |
dc.date.issued | 2024-12-13 | - |
dc.identifier.citation | BEITUM, 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/33/21 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/28845 | - |
dc.description.abstract | A 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 precisão | pt_BR |
dc.description.abstract | The 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 accuracy | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas | pt_BR |
dc.description.uri | Trabalho 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.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | 157 | pt_BR |
dc.subject | Segurança de computadores | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais | pt_BR |
dc.subject.other | Informação e Comunicação | pt_BR |
dc.title | Utilização de IA para proteção de dados: verificações preventivas de segurança | pt_BR |
dc.title.alternative | Using AI for data protection: preventive security checks | pt_BR |
dc.type | Artigo Científico | pt_BR |
dcterms.type | - | pt_BR |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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