@MASTERSTHESIS{ 2018:191572756,
 	title = {Um M?todo de Web Fingerprinting baseado em Atributos de Hardware},
 	year = {2018},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6379",
 	abstract = "Web Fingerprinting ? o processo no qual um usu?rio ?, com alta probabilidade,
 identificado de forma ?nica a partir das caracter?sticas extra?das de seu dispositivo,
 gerando uma chave identificadora (fingerprint). Para um m?todo que gere
 um fingerprint ser eficaz ? necess?rio obter respostas est?veis, o que implica em
 empregar atributos discriminat?rios com baixa volatilidade. Em outras palavras,
 atributos capazes de fornecer as mesmas caracter?sticas sobre os dispositivos ao
 longo do tempo. H? uma diversidade de t?cnicas propostas na literatura, mas
 nem todas s?o capazes de gerar um fingerprint est?vel. Nesta disserta??o ? proposto,
 projetado e avaliado um m?todo de Web Fingerprinting que busca utilizar
 caracter?sticas relacionadas ao hardware dos dispositivos. Uma das formas de
 alcan?ar esse objetivo ? empregar HTML5 Canvas e Web Audio API, tecnologias
 promissoras por serem capaz de fornecer caracter?sticas relacionadas ao hardware
 do dispositivo, o que reduz a mutabilidade do fingerprint extra?do e aumenta o
 n?mero de dispositivos-alvo em que o m?todo pode ser aplicado. Como resultado,
 constatou-se que o emprego do HTML5 Canvas e da Web Audio API, em
 conjunto como outros atributos cujas caracter?sticas s?o relativas ao hardware do
 dispositivo, permite identificar, de forma ?nica, com 90,34% de precis?o, diversos
 usu?rios. Al?m disso, percebeu-se que agrupamento de atributos mais fracos
 com os mais discriminat?rios permite extrair mais caracter?sticas do que utilizar
 atributos discriminat?rios de forma isolada.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Inform?tica},
 	note = {Instituto de Computa??o}
}