dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Westphall, Carlos Becker |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Schneider, Maria Laura |
pt_BR |
dc.date.accessioned |
2012-10-18T19:28:40Z |
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dc.date.available |
2012-10-18T19:28:40Z |
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dc.date.issued |
1999 |
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dc.date.submitted |
1999 |
pt_BR |
dc.identifier.other |
173153 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/80803 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Com o rápido crescimento da telefonia móvel, torna-se necessário uma gerência para garantir a segurança desta. A clonagem (cópia ilegal) de telefones celulares e inadimplência (compra de um aparelho celular com intenção premeditada de não pagar a conta) são exemplos de fraudes no sistema telefônico móvel. O prejuízo das companias telefônicas é de aproximadamente meio milhão de dólares por dia . Novas tecnologias de informática são freqüentemente um recurso de obtenção de vantagem competitiva por parte de empresas que utilizaram os beneficios destas antes da concorrência. O presente trabalho propõe a criação de um sistema que permite monitorar a utilização de telefones celulares para detectar automaticamente fraudes (clonagem, inadimplência). O sistema é baseado no reconhecimento de padrões, através de um processo de agrupamento usando redes neurais. O sistema proposto é reativo, ou seja, não prevê nem impede fraudes, mas alerta a compania sobre possíveis fraudes, minimizando os prejuízos das empresas de telecomunicações. |
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dc.format.extent |
87 f.| il., grafs., tabs. + |
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dc.language.iso |
por |
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dc.publisher |
Florianópolis, SC |
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dc.subject.classification |
Telecomunicações |
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dc.subject.classification |
Medidas de segurança |
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dc.subject.classification |
Redes neurais (Computação) |
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dc.subject.classification |
Reconhecimento de padrões |
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dc.subject.classification |
Telefonia celular |
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dc.subject.classification |
Medidas de segurança |
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dc.title |
Gerência de segurança para detecção de intrusão em telecomunicações através de redes neurais |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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