Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53196

Comparte esta pagina

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGARCIA, Vinicius Cardoso-
dc.contributor.authorSANTOS, Bruno Martins-
dc.date.accessioned2023-10-25T13:57:15Z-
dc.date.available2023-10-25T13:57:15Z-
dc.date.issued2023-09-25-
dc.date.submitted2023-10-04-
dc.identifier.citationSANTOS, Bruno. Segurança em pipelines de CI/CD: análise de riscos, detecção de anomalias e notificações através de um chatbot inteligente. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53196-
dc.description.abstractOs pipelines de CI/CD desempenham um papel importante na construção de um software, garantindo rapidez, qualidade e confiabilidade nas entregas de novas funcionalidades. No entanto, a segurança em pipelines de CI/CD é um pouco negligenciada, seja pelo custo operacional ou pela mão de obra necessária para tal. Essa negligência pode resultar em violações de dados e interrupções de serviço e perda de reputação. Identificar e resolver problemas de segurança de forma eficaz nesse contexto é de extrema importância. Dito isto, o objetivo deste trabalho é abordar essa problemática da segurança com foco em realizar uma análise e exploração dessas falhas, além da proposição de um chatbot para auxiliar na detecção de anomalias e fornecer alertas e notificações. O estudo envolve a seleção e configuração de ferramentas adequadas, a implementação de um protótipo de chatbot e a análise dos resultados obtidos, com o objetivo de melhorar a detecção precoce de vulnerabilidades, reduzir o tempo de resposta e contribuir para o avanço das práticas de segurança nesse contexto crítico de desenvolvimento de softwarept_BR
dc.format.extent76p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectSegurançapt_BR
dc.subjectPipelinespt_BR
dc.subjectChatbotpt_BR
dc.subjectCI/CDpt_BR
dc.titleSegurança em pipelines de CI/CD: análise de riscos, detecção de anomalias e notificações através de um chatbot inteligentept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6613487636748832pt_BR
dc.description.abstractxThe CI/CD pipelines play an important role in the software construction, ensuring speed, quality and reliability in the delivery of new features. However, security in CI/CD pipelines is often overlooked either by operational costs or the labor force needed to do it. This negligence can result in data violations, service interruptions and reputation loss. Effectively identifying and resolving security issues in this context is very important. Thus, the objective of this work is to address this security problem by focusing on analyzing and exploring these vulnerabilities in addition to proposing the implementation of a chatbot to assist in anomalies detection and provide real-time alerts and notifications. The study involves selecting and configuring appropriate tools, implementing the chatbot and analyzing the obtained results with the aim to improve early vulnerabilities detection, reducing response time and contributing to the advancement of security practices in this critical software development context.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DSC) - Departamento de Sistemas da Computação pt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Sistemas da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TCC Bruno Martins Santos.pdf2,95 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons