Please use this identifier to cite or link to this item: http://monografias.ufrn.br/handle/123456789/5631
Title: Identificação remota de pontos de acesso utilizando aprendizado de máquina
Authors: Santos, Iramar Ferreira dos
Keywords: Assinatura de Dispositivos;Device Signature;Redes de Computadores;Computer network;Aprendizado de Máquina;Machine Learning
Issue Date: 17-Jan-2018
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: 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.
Portuguese Abstract: 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.
Abstract: 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.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/5631
Other Identifiers: 2014064166
Appears in Collections:CERES - Sistemas de Informação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
IdentificaçãoRemotadePontosdeAcesso_Santos_2018.pdf801.44 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons