Technology

Yolo DLP

um sistema de prevenção de vazamento de dados de imagens baseado em aprendizado de máquinaBy Leandro Akune

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length2h 15m

About this audiobook

O avanço tecnológico colabora com o aumento do risco de perda de dados sensíveis de empresas e residências. Apesar da evolução e vasta disponibilidade de ferramentas de proteção, nos atuais sistemas de prevenção de vazamento de dados, como os Data Leak Prevent (DLP), a falta de flexibilidade, clareza e limitações funcionais dificultam a escolha. Existem diversas soluções comerciais que muitas vezes apresentam um alto custo de licenciamento, implantação, além de limitações de recursos de prevenção. O objetivo deste trabalho é validar a aplicação de uma rede neural na potencialização de um proxy DLP para impedir o envio não autorizado de dados sensíveis armazenados ou capturados por câmeras de vídeo. Neste trabalho é proposta uma arquitetura de DLP, que passa por treinamentos e pela implantação de uma ferramenta de reconhecimento de objetos em documentos de imagens e vídeos ? funcionalidade não presente nos DLP comerciais pesquisados. A partir de um experimento, com base nos índices de Verdadeiro Positivos, Falso Positivos e Verdadeiro Negativos, é possível observar a acurácia e a eficácia do uso de uma rede neural em um ambiente de DLP. E mostrar que tal integração protege com transparência sem ocultar limitações, e atende características de proteção que as principais soluções comerciais como Triton Websense, Check Point, Varonis e AirWatch não abordam.

Artificial Intelligence Futuristic

Audiobook details

GenreTechnology

Length2 hrs 15 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateApr 25, 2022

LanguagePortuguese

1Introduction

21. INTRODUÇÃO

31.1 MOTIVAÇÃO

41.2 OBJETIVO

51.3 CONTRIBUIÇÕES

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61.4 MÉTODO DE TRABALHO

71.5 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO

82. REFERENCIAL TEÓRICO

92.1 CONCEITO DE DATA LEAK PROTECTION (DLP)

102.2 APRENDIZADO DE MÁQUINA E REDES NEURAIS

112.3 PROCESSAMENTO DE IMAGEM E DETECÇÃO DE OBJETOS

122.4 OBSERVAÇÕES SOBRE A PRIVACIDADE

133. TRABALHOS RELACIONADOS

143.1 DATA LEAK PREVENTION (DLP )

153.1.1 A survey on data leakage prevention systems

163.1.2 Can Content-Based Data Loss Prevention Solutions Prevent Data Leakage in Web Traffic?

173.1.3 Rule-based system for data leak threat estimation

183.1.4 A Turkish language-based data leakage prevention system

193.1.5 Designing and developing a free Data Loss Prevention system

203.2 REDES NEURAIS E RECONHECIMENTO DE OBJETOS EM VÍDEO

213.2.1 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

223.2.2 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

233.2.3 An effective sign language learning with object detection-based ROI segmentation

243.2.4 An Object Detection System Based on YOLO in Traffic Scene

253.3 SÍNTESE DAS COMPARAÇÕES

264. PROPOSTA

274.1 DEFINIÇÃO DA ARQUITETURA

284.1.1 Definição da topologia

294.1.2 Definição dos critérios

304.2 TRATAMENTO DE DADOS

314.2.1 Criação do banco de dados de hashes

324.2.2 Treinamento da rede neural

334.3 FILTRAGEM DLP

344.3.1 Gestão do banco de hashes

354.3.2 Classificação dos dados

364.4 MÓDULO RESULTADOS

374.4.1 Função Permitir

384.4.2 Função Bloquear

394.4.3 Função Quarentena

405.4 RESUMO DA PROPOSTA

415. VALIDAÇÃO DA PROPOSTA

425.1 AMBIENTE DE VALIDAÇÃO

435.1.1 Ambiente proxy Squid ICAP

445.1.2 Ambiente YOLO

455.2 TESTES DE VALIDAÇÃO: 5.2.1 Pré-treinamento YOLO PASCAL VOC

465.3 TREINAMENTO COM IMAGENS DE CARTÕES E CELULAR

475.4 COLETA E ANÁLISE DOS RESULTADOS

485.5 CONSIDERAÇÕES

496. CONCLUSÃO

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