AM - EPG - GI - MGI - Mestrado em Guerra de Informação
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Percorrer AM - EPG - GI - MGI - Mestrado em Guerra de Informação por assunto "Ciberdefesa"
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- Cyber Intelligence. A obtenção de informações a partir de fontes abertas no CiberespaçoPublication . Frias, ÓscarNa sequência do desenvolvimento de estratégias de segurança e defesa no ciberespaço, surgiu a necessidade de Portugal desenvolver a sua própria Estrutura Nacional de Cibersegurança, de modo a fazer face às exigências internacionais, ao nível económico, político e militar. Desta forma, o Conceito Estratégico de Defesa Nacional, aprovado a 21 de março de 2013,em Conselho de Ministros, confirma a relevância da obtenção de informações no ciberespaço pelo caráter imprevisível, multifacetado e transnacional das novas ameaças e preconiza a edificação, ao nível das Forças Armadas, de uma capacidade de Ciberdefesa. Tendo em consideração o binómio Segurança e Defesa, a condução de operações de gestão de crises no ciberespaço é fortemente influenciada pela forma como é realizada a gestão de informação aberta e como é efetuada a sua utilização (des)cuidada, neste novo domínio de interação de natureza virtual. Assim, é fundamental que exista uma cooperação interinstitucional civil-militar, baseada num ciberespaço livre, aberto e seguro, de forma a garantir uma decisão mais informada e eficaz. O presente trabalho aborda a obtenção de informações através de fontes abertas no ciberespaço, inserindo-se o tratamento deste tema na mudança do paradigma da aplicação/adaptação dos conceitos de Segurança e de Defesa, à Era da Informação. Neste âmbito,procura-se equacionar a recolha de informações e produção do conhecimento situacional sobre as ciberameaças, no contexto da tomada de decisão em situações de gestão de crises, melhorando a resiliência nacional no ciberespaço. Face aos desafios e ameaças emergentes neste novo ambiente de interação global, a Ciberdefesa representa um novo desafio para a Segurança Nacional dos Estados e para a condução eficaz das operações de gestão de crises, reunindo para esse efeito capacidades civis e militares, que devem trabalhar em conjunto para atingir um objetivo comum. O objetivo do presente trabalho está centrado no desenvolvimento de um modelo proactivo e preventivo de informações, capaz de reforçar a capacidade de recolha e análise de informações no ciberespaço e de integrar, em tempo oportuno, a informação obtida na condução das operações de Ciberdefesa. Esta atividade deve, ainda, intercetar e negar as atividades de informações conduzidas por terceiros.
- Detecting Phishing Websites Using Artificial Intelligence and Computer Vision for Brand Protection and Cyber DefencePublication . Pires , Carlos Eduardo Carvalho Vaz; Borges , José Alberto de JesusA sobreposição de eventos ciber. associados a adversários com um elevado nível de sofisticação e a grupos apoiados por Estados ou a atuarem no seu interesse evidencia a necessidade de fortificar os controlos de cibe segurança. O cibercrime é cada vez predominante, adaptativo e diversificado, com os adversários a desenvolverem e aplicarem estratégias cada vez mais sofisticadas para atacar pessoas e empresas. Os ataques de engenharia social com recurso a phishing continuam a ser uma ameaça dominante, em que os adversários, estando cada vez mais sofisticados e motivados pelo elevado retorno financeiro, refinam as suas táticas e técnicas. As tecnologias de visão computacional são uma ferramenta inestimável para a identificação e categorização de websites de phishing, contribuindo assim para a cibe defesa e cibe segurança. A proeminência das Redes Neurais Convolucionais demonstra a sua notável capacidade em identificar com precisão websites de phishing. Neste trabalho é proposto uma ferramenta inovadora denominada por BlitzPhish, baseada em inteligência artificial e tecnologias de visão computacional, para a identificação, detecção e resposta a ataques de phishing. O objetivo principal do BlitzPhish é o de automatizar o processo de classificação, minimizando o tempo entre a detecção e a tomada de uma ação de resposta ao ataque de phishing. Quando treinado com conjunto de imagens selecionadas de capturas de ecrã de websites reais, o classificador destacou-se pela sua eficácia na classificação de websites de phishing assim como no número reduzido de falsos positivos, tendo obtido 95.76% na métrica de F1 e 91.57% na métrica de Matthews Correlation Coefficient. Sugere-se como trabalho futuro, para melhorar a precisão e a sensibilidade do classificador, e potenciar o desenvolvimento de novas estratégias de cibe segurança, a integração de mecanismos de fuzzy logic com recurso a outras variáveis.