Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
Texto Completo: | http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46319 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022. |
id |
UNB_3431516036f21da3ef852c3ccc22bf58 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio2.unb.br:10482/46319 |
network_acronym_str |
UNB |
network_name_str |
Repositório Institucional da UnB |
repository_id_str |
|
spelling |
Rocha, Bruno Carneiro daMelo, Laerte Peotta debrunorocha_33@hotmail.comSousa Júnior, Rafael Timóteo de2023-08-15T20:08:38Z2023-08-15T20:08:38Z2023-08-152022-12-13ROCHA, Bruno Carneiro da. Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA. 2022. ix, 47 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46319Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.Muitas organizações estão sendo alvos de diversos tipos de ataques. Um dos ataques mais perigosos é o chamado Ameaças Persistentes Avançadas (Advanced Persistent Threats - APT) pois ele é um ataque silencioso e focado na espionagem e roubo de informações, diferentemente de um ataque de negação de serviço (DoS), por exemplo. A solução proposta aborda a implementação de um modelo de segurança baseado em zero trust em conjunto com UEBA para traçar o perfil de comportamento do usuário e encontrar os comportamentos anômalos dos adversários com o objetivo de prevenir ataques APT em redes corporativas. A proposta consiste em utilizar os conceitos de machine learning especificamente dentro de cada micro-segmentação e analisar se houve a redução de falsos negativos.Many organizations are being targeted by various types of attacks. One of the most dangerous attacks is called Advanced Persistent Threats (APT) as it is a silent attack and it’s main goal is spying and stealing information, different from a denial of service (DoS) attack, por example. The proposed solution addresses the implementation of a security model based on zero trust in conjunction with UEBA to profile user behavior and find anomalous behaviors of adversaries in order to prevent APT attacks on corporate networks. The proposal consists of using machine learning concepts specifically within each micro-segmentation and analyzing whether there was a reduction in false negatives.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado ProfissionalporPrevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBAinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAtaques cibernéticosAmeaças cibernéticasAmeaças persistentes avançadasSegurança cibernéticaAprendizagem de máquinainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2022_BrunoCarneirodaRocha.pdf2022_BrunoCarneirodaRocha.pdfapplication/pdf1425762http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/46319/1/2022_BrunoCarneirodaRocha.pdf09dc0a5bfe9480a4f1c2b4ed5ae33d77MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain102http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/46319/2/license.txtaed4704d04bb260d4decd80db311aaa5MD52open access10482/463192024-03-07 00:24:01.035open accessoai:repositorio2.unb.br:10482/46319U3VibWlzc8OjbyBlZmV0aXZhZGEgZGUgYWNvcmRvIGNvbSBsaWNlbsOnYSBjb25jZWRpZGEgcGVsbyBhdXRvciBlL291IGRldGVudG9yIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcy4KBiblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2024-03-07T03:24:01Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
title |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
spellingShingle |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA Rocha, Bruno Carneiro da Ataques cibernéticos Ameaças cibernéticas Ameaças persistentes avançadas Segurança cibernética Aprendizagem de máquina |
title_short |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
title_full |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
title_fullStr |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
title_full_unstemmed |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
title_sort |
Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA |
author |
Rocha, Bruno Carneiro da |
author_facet |
Rocha, Bruno Carneiro da |
author_role |
author |
dc.contributor.advisorco.none.fl_str_mv |
Melo, Laerte Peotta de |
dc.contributor.email.pt_BR.fl_str_mv |
brunorocha_33@hotmail.com |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Rocha, Bruno Carneiro da |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Sousa Júnior, Rafael Timóteo de |
contributor_str_mv |
Sousa Júnior, Rafael Timóteo de |
dc.subject.keyword.pt_BR.fl_str_mv |
Ataques cibernéticos Ameaças cibernéticas Ameaças persistentes avançadas Segurança cibernética Aprendizagem de máquina |
topic |
Ataques cibernéticos Ameaças cibernéticas Ameaças persistentes avançadas Segurança cibernética Aprendizagem de máquina |
description |
Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022. |
publishDate |
2022 |
dc.date.submitted.none.fl_str_mv |
2022-12-13 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2023-08-15T20:08:38Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2023-08-15T20:08:38Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2023-08-15 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
ROCHA, Bruno Carneiro da. Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA. 2022. ix, 47 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46319 |
identifier_str_mv |
ROCHA, Bruno Carneiro da. Prevenindo ameaças persistentes avançadas em redes corporativas utilizando um modelo de segurança baseado em zero trust e UEBA. 2022. ix, 47 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
url |
http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46319 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UnB instname:Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
instname_str |
Universidade de Brasília (UnB) |
instacron_str |
UNB |
institution |
UNB |
reponame_str |
Repositório Institucional da UnB |
collection |
Repositório Institucional da UnB |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/46319/1/2022_BrunoCarneirodaRocha.pdf http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/46319/2/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
09dc0a5bfe9480a4f1c2b4ed5ae33d77 aed4704d04bb260d4decd80db311aaa5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1803573543628177408 |