Banca de QUALIFICAÇÃO: MATHEUS MORAIS DO PRADO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MATHEUS MORAIS DO PRADO
DATA : 01/06/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto (Teams)
TÍTULO:

Detecção de Anomalias em Registros de Acesso e Autenticação Usando Redes Neurais Grafo-Temporais para Mitigação de Fraudes Internas

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção de Anomalias, Ameaça Interna, Registros de Acesso, Registros de Autenticação, Redes Neurais de Grafos, GNNs, Long Short-Term Memory, LSTM, Mitigação de Fraude, Cibersegurança

PÁGINAS: 100
RESUMO:

Ameaças internas representam um risco significativo e crescente para as organizações, causando danos substanciais financeiros e de reputação. Registros de acesso, autenticação, que documentam as interações entre usuários e sistemas, servem como fontes de dados críticas para identificar essas atividades maliciosas. Métodos tradicionais de detecção frequentemente falham diante de ataques internos, o que torna necessária a aplicação de abordagens analíticas avançadas. Este trabalho explora o campo em expansão da detecção de anomalias baseada em grafos de registros de acesso e autenticação como um paradigma para mitigar fraudes internas. Ao modelar relações complexas entre usuários, funcionários e eventos, métodos baseados em grafos, particularmente aqueles que utilizam Redes Neurais em Grafos (GNNs), oferecem a capacidade de revelar comportamentos anômalos que indicam ameaças em andamento. Apresentamos uma discussão do estado da arte, analisamos contribuições-chave de fontes relevantes, destacamos alguns dos desafios remanescentes e direções futuras de pesquisa nessa área, e oferecemos a implementação de um modelo baseado em grafos e uma metodologia para a geração de datasets de avaliação de modelos nessa tarefa.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1780217 - EDNA DIAS CANEDO
Interno - 3085005 - GERALDO PEREIRA ROCHA FILHO
Interno - 1702036 - VANDER RAMOS ALVES
Externo à Instituição - ALLYSSON ALLEX DE PAULA ARAÚJO