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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66309

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLIMA, Sidney Marlon Lopes de-
dc.contributor.authorCALDAS, Lucas Rattes Lima-
dc.date.accessioned2025-09-30T15:29:02Z-
dc.date.available2025-09-30T15:29:02Z-
dc.date.issued2025-09-05-
dc.date.submitted2025-09-29-
dc.identifier.citationCALDAS, Lucas Rattes Lima. Uso de máquinas de aprendizado extremo com operadores morfológicos na detecção preventiva de Ransomware. 2025. 65f. 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.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66309-
dc.description.abstractRansomware são programas maliciosos que bloqueiam ou criptografam dados do usuário, exigindo pagamento para restaurar o acesso às informações comprometidas. Essa família de malware (malicioso + software) tem se destacado pela crescente sofisticação, como o uso de técnicas de criptografia robustas, mecanismos de persistência avançados e vetores de disseminação altamente eficientes. A proposta apresentada neste trabalho consiste na criação de uma solução antivírus própria, baseada em uma arquitetura de aprendizado extremo, voltada para a detecção e contenção preventiva de ransomware. O antivírus autoral é capaz de identificar ransomware antes de ser iniciado pelo usuário. Os experimentos demonstraram uma taxa média de assertividade de 99,87% na distinção entre softwares legítimos e ameaças do tipo ransomware, com tempo médio de treinamento de apenas 3,75 segundos, evidenciando alto desempenho e resposta rápida. Assim, a solução contribui de forma significativa para o fortalecimento da segurança cibernética.pt_BR
dc.format.extent66p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectMalwarept_BR
dc.subjectRansomwarept_BR
dc.subjectMáquinas morfológicas de aprendizado extremopt_BR
dc.subjectSegurança cibernéticapt_BR
dc.titleAntivírus baseado em aprendizado extremo visando a detecção preventiva de Ransomwarept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0323190806293435pt_BR
dc.description.abstractxRansomware is a type of malicious software. It blocks or encrypts user data. Then, it demands payment to unlock the compromised information. This family of malware (malicious + software) is known for its growing sophistication. It uses strong encryption methods, clever persistence techniques, and effective ways to spread. This proposal suggests developing a unique antivirus solution. It will use an extreme learning architecture. The goal is to prevent and contain ransomware. The proprietary antivirus can spot ransomware before the user launches it. The experiments found an average accuracy of 99.87% in distinguishing real software from ransomware threats. The average training time was just 3.75 seconds, which shows quick performance. Thus, the solution contributes significantly to strengthening cybersecurity.pt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DES) - Departamento de Eletrônica e Sistemaspt_BR
dc.degree.graduation::CTG-Curso de Engenharia Eletrônicapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Eletrônica e Sistemas

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