Identificação remota de pontos de acesso utilizando aprendizado de máquina

With the evolution of technology, the Internet has become the largest communication channel, mainly through access points (routers) dispersed in various places. With this, there has been a growth in the amount of virtual incidents, such as denial of service attacks, creation of false access points,...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Santos, Iramar Ferreira dos
Outros Autores: Medeiros, João Paulo de Souza
Formato: bachelorThesis
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Assinatura de Dispositivos
Device Signature
Redes de Computadores
Computer network
Aprendizado de Máquina
Machine Learning
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42853
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spelling ri-123456789-428532021-10-05T15:39:07Z Identificação remota de pontos de acesso utilizando aprendizado de máquina Santos, Iramar Ferreira dos Medeiros, João Paulo de Souza Medeiros, João Paulo de Souza Borges Neto, Jo˜ao Batista Barbosa, Luiz Paulo de Assis Assinatura de Dispositivos Device Signature Redes de Computadores Computer network Aprendizado de Máquina Machine Learning With the evolution of technology, the Internet has become the largest communication channel, mainly through access points (routers) dispersed in various places. With this, there has been a growth in the amount of virtual incidents, such as denial of service attacks, creation of false access points, theft of sensitive information and so on. In this context, even with the advancement of technologies, there are still problems with information security, since systems of prevention, inhibition of virtual incidents and unauthorized access, can not be be totally effective, much less identify the person responsible for the virtual incident. This work has as general objective to develop a tool capable of identifying an access point, through its fingerprints. First, the tool captures information from it for creating your fingerprint. The information captured from an access point will be IEEE 802.11 frames. Then the impressions are stored in a database, and later the ART-1 (Adaptive Resonance Theory) algorithm is applied to create groupings and classify fingerprints. Com a evolução da tecnologia, a Internet tornou-se o maior canal de comunicação, principalmente por meio de pontos de acessos (roteadores) dispersos em vários lugares. Com isso, houve um crescimento na quantidade de incidentes virtuais, como ataques de negação de serviços, criação de pontos de acessos falsos, roubo de informações sigilosas e etc. Neste contexto, mesmo com o avanço das tecnologias, ainda há problemas com a segurança das informações, pois os sistemas de prevenção, inibição de incidentes virtuais e acessos não autorizados, não conseguem ser totalmente eficazes, e muito menos, identificar o responsável pelo incidente virtual. Este trabalho tem como objetivo geral desenvolver uma ferramenta capaz de identificar um ponto de acesso, por meio de suas impressões digitais. Primeiro, a ferramenta realiza captura de informações do mesmo para a criação de sua impressão digital. As informações capturadas de um ponto de acesso serão quadros IEEE 802.11. Em seguida, as impressões digitais são armazenadas em uma base de dados, e posteriormente o algoritmo ART-1 (Adaptive Resonance Theory) é aplicado para criar agrupamentos (clusters) e classificar as impressões digitais. 2018-01-30T10:26:30Z 2021-10-05T15:39:07Z 2018-01-30T10:26:30Z 2021-10-05T15:39:07Z 2018-01-17 bachelorThesis 2014064166 SANTOS, Iramar Ferreira dos. Identificação Remota de Pontos de Acesso Utilizando Aprendizado de Máquina. 2018. 54 f. TCC (Graduação) - Curso de Sistemas de Informação, Computação e Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2018. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42853 pt_BR openAccess application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Bacharelado em Sistemas de Informação
institution Repositório Institucional
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Santos, Iramar Ferreira dos
Identificação remota de pontos de acesso utilizando aprendizado de máquina
description With the evolution of technology, the Internet has become the largest communication channel, mainly through access points (routers) dispersed in various places. With this, there has been a growth in the amount of virtual incidents, such as denial of service attacks, creation of false access points, theft of sensitive information and so on. In this context, even with the advancement of technologies, there are still problems with information security, since systems of prevention, inhibition of virtual incidents and unauthorized access, can not be be totally effective, much less identify the person responsible for the virtual incident. This work has as general objective to develop a tool capable of identifying an access point, through its fingerprints. First, the tool captures information from it for creating your fingerprint. The information captured from an access point will be IEEE 802.11 frames. Then the impressions are stored in a database, and later the ART-1 (Adaptive Resonance Theory) algorithm is applied to create groupings and classify fingerprints.
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