Caracterização de comportamento malicioso em um serviço de chat baseado em troca de SMS/Rafael de Almeida Oliveira ; orientador: Humberto Torres Marques Neto

Autor: Oliveira, Rafael de Almeida
Přispěvatelé: Marques Neto, Humberto Torres Orientador, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.Programa de Pós-Graduação em Informática Instituição
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_MINAS
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC MINAS)
instacron:PUC_MINS
Popis: Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Informática Bibliografia: f. 65-68 Resumo: Serviços de mensagens instantâneas tem se destacado como uma importante ferramenta de comunicação por conectar um número cada vez maior de pessoas a qualquer hora do dia e em qualquer lugar do mundo, principalmente no que diz respeito a dispositivos móveis. Estudos mostram que cerca de 600 milhões de adultos estão atualmente utilizando algum tipo desses serviços de em seus dispositivos móveis. Entender o comportamento dos usuários desse tipo de serviço é uma maneira de encontrar formas de melhorar o desempenho e a experiência do usuário. Também é uma forma de permitir a identificação de comportamentos que não estejam em conformidade com as diretrizes do serviço oferecido ou até mesmo com legislações em vigor, como por exemplo aliciamento sexual de crianças e adolescentes. Nesta dissertação, faz-se uma caracterização de um serviço de mensagens instantâneas baseado em SMS de uma grande operadora de telefonia móvel no Brasil. É possível descobrir perfis de usuários distintos, no que diz respeito às características relacionadas à forma como utilizam o serviço, como por exemplo o volume de mensagens enviadas e a quantidade de vezes que acessam o serviço durante um determinado período. A descoberta desses perfis permitiu aprofundar o estudo sobre o comportamento dos usuários de cada grupo, com foco em um grupo especial denominado Heavy Users. Os usuários deste grupo apresentam um perfil de utilização do serviço extremo, enviando um alto volume de mensagens e mantendo um elevado número de acessos. Foi possível também identificar que os usuários deste grupo possuem um foco claro de utilização do serviço: "relacionamento". Estes usuários, ao acessar o serviço, possuem uma probabilidade de 69% de se direcionar a uma sala de bate-papo do tipo relacionamento, e uma probabilidade de 97% de permanecer neste tipo de sala até o fim de sua navegação. Com base nisto, foi realizada uma análise das mensagens enviadas por este grupo, com o objetivo de classificá-las de acordo com o seu potencial malicioso, com base no conhecimento de especialistas no assunto, investigadores da Coordenadoria de Combate aos Crimes Cibernéticos de Minas Gerais (COECIBER). Esta classificação manual serviu como base de treino para um algoritmo de aprendizado de máquina para que fosse possível a realização de uma caracterização automática de mensagens. Com o método proposto foi possível alcançar uma precisão de 91% na classificação automática de mensagens, um índice comparável às melhores abordagens de classificação reportados na literatura, porém apresentando uma estratégia mais simples. Palavras-chave: Caracterização. Comportamento de Usuário. Comportamento Malicioso. Mensagens Instantâneas. SMS. Abstract: Instant messaging stands out as an important communication tool for connecting an increasing number of people at any time of day and anywhere in the world, especially in regards to mobile devices. Studies show that about 600 million adults are currently using some sort of these services on their mobile devices. Understanding the user behavior of this type of service is a way to find how to improve the performance and user experience. Also it is a way to allow the identification of behaviors that do not comply with the service guidelines or even the laws, such as sexual grooming of children and teenagers. In this dissertation, it is provided a characterization of an instant messaging service based on SMS from a large mobile phone operator in Brazil. It was possible to find dierent user profiles, evaluating characteristics related to how they use the service, such as the volume of messages sent and the number of times they access the service over a given period. The discovery of these profiles allowed to deepen the study of user behavior of each group, with a focus on a special group called Heavy Users. Users in this group have an extreme profile of using the service by sending a high volume of messages, and also with a high number of accesses. Also it was possible to identify that users of this group have a clear focus of using the service: relationship. These users when accessing the service, have a probability of 0.69 to go to a chat room classified as relationship, and a probability of 0.97 to stay only in this type of room. Based on this, an analysis of the messages sent by this group was held in order to classify them according to their malicious content, based on knowledge of subject matter experts, the investigators from COECIBER. This manual classification served as a training base for a machine learning algorithm, in order to make possible to automatically characterize the messages. With the proposed method it was possible to achieve an accuracy of 91 % in automatic classification, a good index when comparing the results obtained in the literature, however, with a simpler solution. Keywords: Characterization. User behavior. Malicious Behavior. Instant Messaging. SMS.
Databáze: OpenAIRE
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