Proposta de um modelo para detecção de fraudes na emissão de certificados digitais na ICP-Brasil

Abstract

A assinatura e certificação digital são mecanismos eficientes para garantia de autenticidade, integridade e confidencialidade de documentos eletrônicos. Uma vez que estes mecanismos vêm tornando-se cada vez mais difundidos no meio eletrônico, o mesmo vem ocorrendo com as fraudes. Os órgãos emissores de certificados digitais têm, em seu fluxo de emissão, a verificação dos dados referentes ao pedido para garantir de que não se trate de uma fraude. Este processo, no entanto, é feito manualmente e, por isso, está sujeito a falhas por erro humano. Por conta disto, é proposto um modelo de detecção de fraudes que faça uso de técnicas de Data Mining a ser inserido no fluxo de emissão de certificados digitais, de forma que o processo torne-se mais preciso e mais ágil. Para isso, foram realizados estudos sobre os dados disponíveis, bem como estudos das técnicas de Data Mining mais adequadas ao cenário. Um modelo de classificação de dados foi implementado e testado no fluxo de um sistema fictício, confirmando sua viabilidade e contribuição com a agilidade do processo.