Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schwarz, Stephane de Freitas, 1997-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551
Resumo: Orientador: Anderson de Rezende Rocha
id UNICAMP-30_d108279c424adedfd310bd706415b508
oai_identifier_str oai::1165179
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textosForensic analysis of digital platforms to detect fake news and phishing attacks through text decompositionFake newsComputação forenseMídia socialPhishingFake newsPhishingSocial mediaForensic computingOrientador: Anderson de Rezende RochaDissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Nos últimos anos, as redes sociais mudaram o estilo de vida das pessoas e quebraram as barreiras de comunicação, permitindo a pessoas comuns produzirem e compartilharem conteúdos multimídia em escala global. Eventos de comoção mundial, como desastres ambientais e ataques terroristas, são constantemente reportados e comentados pelos internautas. Com isso, a disseminação de notícias através das mídias sociais tem se tornado cada vez mais comum, visto que são utilizadas como ferramentas de comunicação em massa. Contudo, informações falsas também são propagadas com a mesma facilidade e velocidade, embora possam causar danos irreparáveis a um indivíduo ou sociedade. A compreensão parcial ou total de um evento está diretamente ligada à qualidade das informações analisadas. Neste cenário, é fundamental o desenvolvimento de pesquisas com o intuito de identificar, controlar e evitar a propagação de conteúdos ilegítimos na Internet, especialmente, nas redes sociais. Neste projeto de pesquisa, descrevemos uma abordagem híbrida para identificar notícias falsas mediante a decomposição de textos e imagens associados a uma publicação, baseando-nos em representações de baixa dimensão multilíngues para textos curtos e longos, a fim de capturar informações semânticas. Assim, o trabalho pode ser definido como um problema de classificação, que visa catalogar um conjunto de publicações oriundas das redes sociais em três categorias, a saber, falsa, real ou desconhecido. Essa pesquisa está vinculada a um projeto temático denominado DéjàVu: Feature-Space-Time Coherence from Heterogeneous Data form Media Integrity and Interpretation of Events, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP, atuando na área de inferência em dados complexos. A pandemia do COVID-19 mostrou que mesmo quando a verdade se torna uma questão de vida ou morte, sempre haverá aqueles que criam e compartilham conteúdos falsos. Além disso, o ambiente gerado salientou um problema existente muito antes dessa crise global, mas que se agravou durante esse período, são os chamados ataques de phishings. Quando a pandemia foi oficialmente declarada, o número de ataques de phishing por mensagens curtas de texto (SMS) cresceu rapidamente. Desse modo, nessa frente, aprendemos um modelo capaz de verificar a probabilidade de uma mensagem SMS conter conteúdo de alto risco e, por conseguinte, contribuir para solucionar um problema enfrentado pela empresa Global Wavy, parceira dessa pesquisaAbstract: In the past few years, social media networks have changed human life experience and behavior as it has broken down communication barriers, allowing ordinary people to actively produce and share multimedia content on a massive scale. Worldwide commotion events like natural disasters and terrorist acts are reported and commented on by the internauts. Because of that, information dissemination on social media has become even more common since it is used as a massive communication tool. However, misinformation is propagated with the same facility and velocity as real news, though it can result in irreversible damage to an individual or society at large. The quality of the analyzed content influences the total and partial comprehension of an event concerned. In this scenario, the development of research intending to detect, control, and avoid misinformation dissemination on the internet is fundamental, especially on social media. In this research project, we describe a hybrid approach to identify fake news through image and text decomposition based on a low and multilingual dimensional representation for short and long texts, aiming to capture semantic pieces of information despite the language employed. This work is defined as a classification task in which our goal is to label a single post in one of the following three categories: false, real, or unknown, taking into account not only the post itself but also the comments and the reliable news piece. This research is linked with thematic project so-called DéjàVu: Feature-Space-Time Coherence from Heterogeneous Data form Media Integrity and Interpretation of Events, financially supported by The São Paulo Research Foundation - FAPESP, acting on the field of reasoning for complex data. The COVID-19 pandemic revealed that even when the truth becomes a matter of life-and-death, there will always be those who create and share false content. The environment originated by the pandemic has emphasized an existing problem that got worse during such a global crisis, which are the phishing attacks. The number of phishing attacks via short message service (SMS) messages quickly increased after the pandemic was officially declared. In this vein, we also learn a model able to analyze whether an SMS message has high-risk contents. This part of the research aimed at aiding our partner Global Wavy to solve a recurrent problem they faceMestradoCiência da ComputaçãoMestra em Ciência da Computação[s.n.]Rocha, Anderson de Rezende, 1980-Abreu, Marjory Cristiany da CostaTavares, Tiago FernandesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSchwarz, Stephane de Freitas, 1997-20212021-04-07T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (62 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551SCHWARZ, Stephane de Freitas. Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos. 2021. 1 recurso online (62 p.) Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1165179Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-06-16T10:54:30Zoai::1165179Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-06-16T10:54:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
Forensic analysis of digital platforms to detect fake news and phishing attacks through text decomposition
title Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
spellingShingle Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
Schwarz, Stephane de Freitas, 1997-
Fake news
Computação forense
Mídia social
Phishing
Fake news
Phishing
Social media
Forensic computing
title_short Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
title_full Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
title_fullStr Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
title_full_unstemmed Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
title_sort Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos
author Schwarz, Stephane de Freitas, 1997-
author_facet Schwarz, Stephane de Freitas, 1997-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rocha, Anderson de Rezende, 1980-
Abreu, Marjory Cristiany da Costa
Tavares, Tiago Fernandes
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Schwarz, Stephane de Freitas, 1997-
dc.subject.por.fl_str_mv Fake news
Computação forense
Mídia social
Phishing
Fake news
Phishing
Social media
Forensic computing
topic Fake news
Computação forense
Mídia social
Phishing
Fake news
Phishing
Social media
Forensic computing
description Orientador: Anderson de Rezende Rocha
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
2021-04-07T00:00:00Z
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.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551
SCHWARZ, Stephane de Freitas. Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos. 2021. 1 recurso online (62 p.) Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551
identifier_str_mv SCHWARZ, Stephane de Freitas. Análise forense de plataformas digitais para detecção de notícias falsas e ataques de phishing mediante decomposição de textos. 2021. 1 recurso online (62 p.) Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641551. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1165179
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (62 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1809189173895102464

Registros relacionados