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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26720
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Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | QUEIROZ, Ruy José Guerra Barretto de | - |
dc.contributor.author | STELLO JUNIOR, Edgar José | - |
dc.date.accessioned | 2018-09-18T15:57:44Z | - |
dc.date.available | 2018-09-18T15:57:44Z | - |
dc.date.issued | 2017-04-25 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26720 | - |
dc.description.abstract | Vários sites coletam informações sobre os usuários/dispositivos, quando são acessados ou mesmo durante a navegação, muitas vezes sem o seu consentimento. Dentre as várias técnicas existentes, a que está em foco no trabalho utiliza o método de Canvas Fingerprinting para gerar uma identificação única do usuário/dispositivo, através da coleta de algumas informações e fazendo alguns processamentos disponibilizados através da linguagem HTML5. Desta forma, o usuário/dispositivo pode ser identificado nos próximos acessos e até mesmo informações sobre ele podem ser recuperadas se já foram coletadas anteriormente. Com isso, a pesquisa foi desenvolvida com o intuito de abordar uma forma de identificar e avisar ao usuário, que acessa um determinado site, se o mesmo está fazendo sua identificação utilizando o método de Canvas Fingerprinting. Nesta busca, o estudo identificou a existência da extensão para Firefox denominada Canvas Blocker que identifica e bloqueia a utilização do mecanismo de Canvas do HTML5. Devido à existência desta extensão, o trabalho a modificou para detectar a utilização específica do mecanismo de Canvas Fingerprinting e alertar o usuário sobre essa utilização. Para isso, foi utilizada uma metodologia de detectar Canvas Fingerprinting já presente na literatura e agregado a isso algumas sugestões para reduzir os falsos negativos e os falsos positivos encontrados durante os experimentos. Então, o algoritmo proposto foi aplicado em um conjunto de sites determinado, alguns dados foram coletados dessas visitas, posteriormente estes dados foram analisados e, por fim, apresentadas medições que comprovaram a eficiência da solução apresentada. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Ciência da computação | pt_BR |
dc.subject | Segurança da informação | pt_BR |
dc.title | Detecção da utilização do mecanismo de Canvas Fingerprinting | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/3728711487450461 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/1825502153580661 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao | pt_BR |
dc.description.abstractx | Several sites collect information about users/devices, when they are accessed or even while browsing, often without consent. Among the several techniques, one that is in focus in this work uses the Canvas Fingerprinting method to generate a unique identification of the user/device, through the collection of some information and making some processing available through the HTML5 language. In this way, the user/device can be identified in the next accesses and even information about him/it can be recovered if previously collected. Thereby, the research was developed with the intention of approaching a way to identify and warn the user, who accesses a certain site, if the site is making his identification using the method of Canvas Fingerprinting. In this search, the study identified the existence of a Firefox extension called Canvas Blocker that identifies and blocks the use of the HTML5 Canvas mechanism. Because of the existence of this extension, the work modified it to detect the specific use of Canvas Fingerprinting mechanism and to alert the user about this use. For this, a methodology already present in the literature was used to detect Canvas Fingerprinting and added some suggestions to reduce the false negatives and the false positives found during the experiments. Then, the proposed algorithm was applied in a given set of sites, some data were collected from these visits, later these data were analyzed and, finally, measurements were presented that proved the efficiency of the presented solution. | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação |
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DISSERTAÇÃO Edgar José Stello Junior.pdf | 5,09 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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