Estratégias inteligentes de segurança para transação com cartão
dc.contributor.advisor | Baganha, Polyana Santos Fonseca | |
dc.contributor.advisor-co1 | Mendonça, Eudes Danilo da Silva | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1404209498845660 | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6889523334917369 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Teixeira, Otávio Noura | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5784356232477760 | pt_BR |
dc.creator | Pereira, Lucas Carvalho | |
dc.creator | Bitar, Yasmin Adla da Costa | |
dc.date.accessioned | 2022-11-04T21:32:19Z | |
dc.date.available | 2022-11-04T21:32:19Z | |
dc.date.issued | 2018-06-15 | |
dc.description.abstract | As time goes by, we realize that technology’s evolution is very consistent in society and our life. One of the branches that has grown in this period was in the commercial area, with new payment options (like credit card, debit card, internet banking, among other choices). However, this progress has positive and negative points. One of the negative points one could mention are hackers: people that observe and use system’s weakness for self-benefit. There are many reasons why hackers do it, for instance, for self-realization and financial return. Credit card utilization is getting more frequent each day due to commercial transactions by mobile devices. Information security needs to increase in order to prevent credit card cloning and other forms of cyber-attacks. This study aims to build a methodology using hardware and software. The purpose is to increase security in credit and debit card transactions, minimizing infrastructure related problems, like credit card cloning. Cryptography transactions and artificial intelligence (Pattern Recognitions) applied to authentication multi protocols will be studied. We will also look at improving authentication to increase the security. Cryptography will be used to protect the client’s data along the way. Pattern recognition is the knowledge used to classify and recognize in and out information in a credit card machine, like digital impression, iris and voice patterns. | pt_BR |
dc.description.resumo | Com o passar dos anos, percebeu-se de forma consistente a evolução da tecnologia na sociedade e nas nossas vidas. Um dos ramos que cresceu com o tempo, foi o comercio com novas formas de pagamentos (cartões de crédito e débito, cheques entre outros). Mas, esse avanço, consequentemente, evidência pontos positivos e negativos. Uns dos pontos negativos que podemos citar é aparição dos hackers, que são pessoas que observam brechas em sistemas e tiram aproveito disso por vários motivos, sendo eles realização pessoal ou retorno financeiro. Com uso do cartão cada vez mais presente nos dias atuais, como no smartphone, por exemplo, é necessário que a segurança acompanhe a passos largos essa evolução, uma vez que a clonagem e outras formas de ataques também evoluem. Nesse trabalho, busca-se desenvolver uma metodologia de sistema e hardware, que visem o aumento da segurança para transações com cartões de crédito e débito e minimiza problemas, como, por exemplo a clonagem. Estudaremos a criptografia e a Inteligência Artificial (Reconhecimento de Padrões) em um protocolo combinado de autenticação para aumento da segurança. A criptografia será utilizada para proteger os dados do cliente no caminho que percorre. E o Reconhecimento de Padrões consiste em um conhecimento utilizado para classificar e reconhecer algumas informações recebidas e enviadas da máquina de cartão de crédito, como por exemplo, impressão digital, íris e voz. | pt_BR |
dc.identifier.citation | PEREIRA, Lucas Carvalho; BITAR, Yasmin Adla da Costa. Estratégias inteligentes de segurança para transação com cartão. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) – Centro Universitário do Estado do Pará, Belém, 2018. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.cesupa.br/handle/prefix/140 | |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Centro Universitário do Estado do Pará | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.graduation-course | Bacharelado em Engenharia de Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | CESUPA | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
dc.subject | Segurança de dados | pt_BR |
dc.subject | Criptografia | pt_BR |
dc.subject | Engenharia de software | pt_BR |
dc.subject | Reconhecimento de padrões | pt_BR |
dc.subject | Sistemas inteligentes | pt_BR |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.title | Estratégias inteligentes de segurança para transação com cartão | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
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