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http://hdl.handle.net/11422/19667| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Métodos de imputação estatística para dados categóricos com aplicações em segurança cibernética |
| Autor(es)/Inventor(es): | Vieira, Daniel Bayerl Miranda, Lucas Guimarães |
| Tutor: | Menasche, Daniel Sadoc |
| Resumen: | Neste trabalho buscamos entender e realizar medições em um fluxo de avisos de vulnerabilidades de software que são distribuídos através de plataformas de divulgação e as tags referentes a características destes avisos, que estão relacionadas com essas vulnerabilidades, com isso nosso objetivo é conseguir compreender o comportamento das plataformas nesses fluxos e o comportamento das tags relacionadas a ela, desta maneira realizando imputações estatísticas utilizando os modelos de cadeias de markov e Rule Mining onde criamos uma modelagem para interpretar estas séries temporais e tabelas de tags permitindo assim a realização de uma imputação estatística de dados que nos retornou resultados muito satisfatórios com acuracias variando de 60% a 75%. |
| Materia: | Imputação estatística Cadeia de Markov Mineração de regras Segurança cibernética |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 8-abr-2022 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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