Abstract
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A grande quantidade de informação que circ … A grande quantidade de informação que circula nas redes sociais pode ser útil e até
necessária para descobrir novas ameaças de segurança. A análise manual destes dados
não é prática devido ao seu elevado volume, portanto novos métodos de filtrar e classificar
este fluxo de informação devem ser estudados. Pretendemos com este trabalho produzir
uma aplicação capaz de detetar ameaças à segurança informática a partir da rede social
Twitter de forma automática, precisa e eficiente. Para isso recorremos a técnicas de
aprendizagem automática implementadas em sistemas distribuídos para alcançar um bom
desempenho para a grande quantidade de dados que precisa de ser processada. Esta
aplicação será capaz de extrair informação do Twitter e classificá-la de forma correta para
ser analisada, dispensando intervenção manual extensiva por parte do analista. Esperamos
então explorar novas soluções na área da segurança informática, necessárias numa
realidade onde as organizações dependem da segurança dos seus sistemas informáticos
para continuar a desempenhar as suas funções. a continuar a desempenhar as suas funções.
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Advisor
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Pedro M. Ferreira +
, Alysson Bessani +
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Author
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André Correia +
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Document
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Document for Publication-correia2016tesemsc.pdf +
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Key
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Correia2016tesemsc +
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Month
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jul +
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NumPubDate
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2,016.07 +
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ResearchLine
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Fault and Intrusion Tolerance in Open Distributed Systems (FIT) +
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School
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Mestrado em Segurança Informática, Departamento de Informática, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa +
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Title
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Aprendizagem automática em larga escala nas redes sociais para a descoberta de ameaças de segurança +
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Type
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mastersthesis +
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Year
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2016 +
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Has improper value forThis property is a special property in this wiki.
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Url +
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Categories |
Publication +
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Modification dateThis property is a special property in this wiki.
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16 January 2017 15:45:40 +
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