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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62953
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | LIMA, Sidney Marlon Lopes de | - |
dc.contributor.author | ROMA, Matheus de Oliveira | - |
dc.date.accessioned | 2025-05-09T15:27:01Z | - |
dc.date.available | 2025-05-09T15:27:01Z | - |
dc.date.issued | 2025-03-20 | - |
dc.date.submitted | 2025-04-25 | - |
dc.identifier.citation | ROMA, Matheus de Oliveira. Aplicação de máquinas morfológicas de aprendizado extremo à detecção de malwares do tipo mediyes. 2025. 62f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia Eletrônica, Departamento de Eletrônica e Sistemas, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62953 | - |
dc.description.abstract | Este trabalho propõe a aplicação de Máquinas Morfológicas de Aprendizado Extremo na detecção de malwares, com foco no Mediyes. Malwares são programas projetados para acessar dispositivos sem autorização, representando uma ameaça à segurança digital. O Mediyes se destaca por empregar estratégias avançadas, como o uso de certificados digitais válidos e a capacidade de se infiltrar em sistemas comprometidos, interceptando buscas em motores populares e redirecionando-as para servidores maliciosos, gerando cliques fraudulentos e ganhos ilícitos. A contribuição deste trabalho é um antivírus autoral, desenvolvido com uma máquina de aprendizagem extrema e dotada de kernels morfológicos, oferecendo uma solução eficaz para o controle preventivo do Mediyes. Os resultados indicam um desempenho médio de 99,25% na distinção entre aplicativos benignos e o malware, com tempo médio de treinamento de 0,5 segundos, demonstrando eficiência e agilidade. A proposta contribui para a segurança digital, mitigando os riscos associados ao Mediyes. | pt_BR |
dc.format.extent | 61p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Malwares | pt_BR |
dc.subject | Mediyes | pt_BR |
dc.subject | Máquinas morfológicas de aprendizado extremo | pt_BR |
dc.subject | Segurança digital | pt_BR |
dc.title | Aplicação de máquinas morfológicas de aprendizado extremo à detecção de malwares do tipo mediyes | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0323190806293435 | pt_BR |
dc.description.abstractx | This work presents an antivirus that uses extreme learning machines. And special kernels to detect malware, with a focus on Mediyes. Malware, such as Me diyes, invades devices without authorization. Mediyes is particularly harmful. It uses valid digital certificates and targets compromised systems. It redirects search engine queries to malicious sites. This tactic generates fraudulent clicks and profits for the attackers. Our main contribution is an antivirus designed to combat Me diyes. It uses advanced technology to prevent the harmful effects of Mediyes. We have achieved an average detection rate of 99.25% for our antivirus. It distinguishes between safe applications and Mediyes. What’s more, it trains in 0.5 seconds, de monstrating its efficiency. Our work leads to a great increase in digital security. It offers a promising solution against Mediyes malware threats. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Engenharias::Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CTG-DES) - Departamento de Eletrônica e Sistemas | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CTG-Curso de Engenharia Eletrônica | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Eletrônica e Sistemas |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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TCCMatheusdeOliveiraRoma.pdf | 829,68 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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