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    Memorial de projetos : aplicação da IA na segurança da informação para revisão de acessos

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    R - E - PRISCILA LIE KAWAMURA.pdf (87.70Mb)
    Data
    2025
    Autor
    Kawamura, Priscila Lie
    Metadata
    Mostrar registro completo
    Resumo
    Resumo: Este Memorial de Projetos aborda a aplicação de conceitos de Inteligência Artificial (IA) para a otimização de processos em segurança da informação, com foco em um estudo de caso sobre a revisão de acessos. O projeto detalha a utilização de algoritmos de resolução de problemas por meio de busca visando mitigar riscos do processo manual de revisão de acessos. O problema é modelado por meio de uma estrutura de busca, cujo espaço de estados considera o usuário, seu time, a estrutura hierárquica e seus pares. A solução implementada consiste em um algoritmo de score que avalia as permissões com base em múltiplos fatores contextuais, recomendando a revogação de acessos quando o modelo atinge um limiar de confiança de 80%. Os resultados demonstram a eficácia da abordagem na mitigação de riscos de segurança e na redução da intervenção manual, validando como os fundamentos teóricos da IA, explorados ao longo do curso, são essenciais para o desenvolvimento de soluções corporativas robustas e responsáveis
     
    Abstract: This Project Memorial addresses the application of Artificial Intelligence (AI) concepts for process optimization in information security, focusing on a case study on access review. The project details the use of problem-solving by search algorithms aiming to mitigate risks of the manual access review process. The problem is modeled through a search structure whose state space considers the user, their squad, the hierarchical structure, and their peers. The implemented solution consists of a score algorithm that evaluates permissions based on multiple contextual factors, recommending the revocation of access when the model reaches an 80% confidence threshold. The results demonstrate the approach's effectiveness in mitigating security risks and reducing manual intervention, validating how the theoretical foundations of AI, explored throughout the course, are essential for developing robust and responsible corporate solutions
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/100164
    Collections
    • Inteligência Artificial Aplicada [118]

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