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O livro é escrito com um vocabulário acessível que torna fácil para leitores de todos os níveis de conhecimento acompanharem e compreenderem as informações. Ele também inclui exemplos reais de implementação de soluções de vazamento de dados de imagens para ajudar os leitores a compreender e aplicar os conceitos aprendidos. Além disso, o autor discute as tendências e oportunidades relacionadas ao uso de inteligência artificial para prevenir o vazamento de dados de imagens.
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O avanço tecnológico colabora com o aumento do risco de perda de dados sensíveis de empresas e residências. Apesar da evolução e vasta disponibilidade de ferramentas de proteção, nos atuais sistemas de prevenção de vazamento de dados, como os Data Leak Prevent (DLP), a falta de flexibilidade, clareza e limitações funcionais dificultam a escolha. Existem diversas soluções comerciais que muitas vezes apresentam um alto custo de licenciamento, implantação, além de limitações de recursos de prevenção. O objetivo deste trabalho é validar a aplicação de uma rede neural na potencialização de um proxy DLP para impedir o envio não autorizado de dados sensíveis armazenados ou capturados por câmeras de vídeo. Neste trabalho é proposta uma arquitetura de DLP, que passa por treinamentos e pela implantação de uma ferramenta de reconhecimento de objetos em documentos de imagens e vídeos ? funcionalidade não presente nos DLP comerciais pesquisados. A partir de um experimento, com base nos índices de Verdadeiro Positivos, Falso Positivos e Verdadeiro Negativos, é possível observar a acurácia e a eficácia do uso de uma rede neural em um ambiente de DLP. E mostrar que tal integração protege com transparência sem ocultar limitações, e atende características de proteção que as principais soluções comerciais como Triton Websense, Check Point, Varonis e AirWatch não abordam.Leia mais
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Autor: Leandro Akune
