Análise de cores e padrões para melhoria da segurança cibernética (2023)
- Authors:
- Autor USP: LOPES, DANIEL GONTIJO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.11606/003189078
- Subjects: SEGURANÇA DE REDES; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Bancos digitais; Segurança cibernética; Analise de imagens
- Language: Português
- Abstract: Nos últimos anos, os bancos digitais se tornaram cada vez mais populares, essas instituições financeiras operam exclusivamente online e apesar de oferecerem uma série de benefícios para seus clientes, como taxas mais baixas, processos mais ágeis e maior comodidade possuem pouca ou nenhuma interação presencial com seus clientes. Devido a isso, assim como qualquer outra empresa que atua no ambiente virtual, eles estão sujeitos a uma série de riscos cibernéticos e são foco de grupos de hackers que veem um grande benefício financeiro em explorar suas vulnerabilidades. A segurança cibernética é uma das principais preocupações dos bancos digitais. Essas empresas precisam garantir que seus sistemas e dados estejam protegidos contra-ataques de hackers e outras ameaças virtuais. Os bancos hoje investiram muito em validações biométricas de imagens (selfies dos clientes por exemplo) e por meio do uso de algoritmos de machine learning, se identificam os padrões e características em fotos e imagens para certificar a identidade de quem está acessando ou se cadastrando. Porém, dentre as técnicas utilizadas pelos hackers a que será abordada neste trabalho é o spoofing, que consiste em se passar por outra pessoa ou empresa para obter informações confidenciais ou acesso a conta dos clientes. Por exemplo, um hacker pode conseguir se cadastrar em um banco digital ou obter o acesso do cliente utilizando informações do cliente e fotos que ele pode obter por meio de mídias sociais. A tratativa para esse tipo de ataque abordada aqui será a análise de cores que pode ser utilizada para identificar padrões em fotos reais tiradas ao ar livre com luz artificial reincidindo nos clientes e fotos de televisores que reproduzem as fotos de clientes, no qual pode se identificar diferentes padrões devido aos pixels do aparelho e o fato de que a luz emitida por eles ser diferentes das luzes capitadas ao vivo. Em resumo, os bancos digitais estão sujeitos auma série de riscos cibernéticos, e precisam investir em tecnologias avançadas de segurança para proteger seus sistemas e dados. Ao mesmo tempo, a análise de imagens, especialmente a análise de cores, pode ser uma ferramenta poderosa para identificar padrões e tendências entre as fotos identificando se uma foto e real ou falsa. Os resultados observados pelos índices gerados pelos algoritmos de machine learning e deep learning corroboram que o tratamento aplicado para os dados via separação de cores e a exponenciação podem ser usadas na identificação de fraudes utilizando o spoofing de imagens. Para finalizar os métodos utilizados nesse trabalho podem ser também usados na procura por padrões distintos em imagens e que podem beneficiar outras áreas, como por exemplo a saúde, na análise de Raio X para identificação de doenças.
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- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
LOPES, Daniel Gontijo. Análise de cores e padrões para melhoria da segurança cibernética. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003189078. Acesso em: 12 jan. 2026. -
APA
Lopes, D. G. (2023). Análise de cores e padrões para melhoria da segurança cibernética (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003189078 -
NLM
Lopes DG. Análise de cores e padrões para melhoria da segurança cibernética [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 12 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189078 -
Vancouver
Lopes DG. Análise de cores e padrões para melhoria da segurança cibernética [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 12 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189078
Informações sobre o DOI: 10.11606/003189078 (Fonte: oaDOI API)
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