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dc.contributor.advisorMenasche, Daniel Sadoc-
dc.contributor.authorVieira, Daniel Bayerl-
dc.contributor.authorMiranda, Lucas Guimarães-
dc.date.accessioned2023-02-06T13:33:12Z-
dc.date.available2023-12-21T03:06:11Z-
dc.date.issued2022-04-08-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/19667-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectImputação estatísticapt_BR
dc.subjectCadeia de Markovpt_BR
dc.subjectMineração de regraspt_BR
dc.subjectSegurança cibernéticapt_BR
dc.titleMétodos de imputação estatística para dados categóricos com aplicações em segurança cibernéticapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9931198850020140pt_BR
dc.contributor.referee1Farias, Claudio Miceli de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6243465206463403pt_BR
dc.contributor.referee2Rossetto, Silvana-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0054098292730720pt_BR
dc.description.resumoNeste 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%.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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