Marcos Rogério Silveira

Bacharel em Engenharia de Computação no Centro Universitário de Votuporanga (UNIFEV), Mestre e Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Informações coletadas do Lattes em 11/09/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2021 - 2024

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Abordagem Semi-Supervisionada para detecção de Domínios Maliciosos em TLDs em sua primeira consulta.
Adriano Mauro Cansian. Bolsista do(a): Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR, NIC.BR, Brasil.

Mestrado em Ciência da Computação

2018 - 2021

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Detecção de Domínios maliciosos por meio de DNS passivo utilizando XGBoost
, Ano de Obtenção: 2021.Adriano Mauro Cansian.Bolsista do(a): Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR, NIC.BR, Brasil. Palavras-chave: Domain Name System; Domínios Maliciosos; DNS Passivo; Machine Learning.

Graduação em Engenharia de Computação

2013 - 2017

Centro Universitário de Votuporanga
Título: WEATHERNOW: APLICAÇÃO PRÁTICA DE INTERNET DAS COISAS NA METEOROLOGIA
Orientador: Denise Marin Rodrigues

Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Informática

2011 - 2012

Escola Técnica Estadual Frei Arnaldo Maria de Itapoganda

Ensino Médio (2º grau)

2010 - 2012

Ee Tonico Barão

Formação complementar

2015 - 2015

Extensão universitária em ARDUINO BÁSICO. (Carga horária: 8h). , Centro Universitário de Votuporanga, UNIFEV, Brasil.

2015 - 2015

Extensão universitária em Desenvolvimento de Apps para Windows Phone utilizando C#. (Carga horária: 16h). , Centro Universitário de Votuporanga, UNIFEV, Brasil.

2015 - 2015

Extensão universitária em Servidores em Linux. (Carga horária: 12h). , Centro Universitário de Votuporanga, UNIFEV, Brasil.

2014 - 2014

Extensão universitária em Minicurso de Extensão em Linux Básico. (Carga horária: 8h). , Centro Universitário de Votuporanga, UNIFEV, Brasil.

2014 - 2014

Extensão universitária em Desenvolvimento de Sistemas com Delphi 2010 (Básico) - Módulo 1. (Carga horária: 12h). , Centro Universitário de Votuporanga, UNIFEV, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Participação em eventos

XX UNIC. Entre Dados e Decisões: O Impacto da IA na Vida e nas Profissões. 2024. (Congresso).

2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). Detection of Newly Registered Malicious Domains through Passive DNS. 2021. (Congresso).

X WORKSHOP DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO DA UNESP (WPPGCC 2021). Detecção precoce de domínios maliciosos em TLD por meio de uma abordagem semi-supervisionada utilizando DNS passivo. 2021. (Congresso).

2020 IEEE 19th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). XGBoost Applied to Identify Malicious Domains Using Passive DNS. 2020. (Congresso).

2020 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI). Detection of Malicious Domains Using Passive DNS with XGBoost. 2020. (Congresso).

DNS and Internet Naming Research Directions (DINR). Detection of malicious domains through Passive DNS with Machine Learning (abstract). 2020. (Congresso).

Foro de Operadores de Redes de Latinoamérica y el Caribe(LACNOG). Detección de dominios maliciosos mediante DNS pasivo. 2020. (Congresso).

Semana Nacional de Ciência e Tecnologia - SNCT 2020. Utilizando Machine Learning na detecção de domínios maliciosos. 2020. (Congresso).

GTER48 / GTS34 - 48a. Reunião Grupo de Trabalho de Engenharia e Operações de Redes / 34a. Reunião do Grupo de Trabalho em Segurança. Comitê Gestor da Internet Brasileira. 9.. 2019. (Congresso).

IX Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp (WPPGCC 2019).Classificação de domínios recém registrados por meio de análise de tráfego DNS Passivo. 2019. (Seminário).

ROADSEC. 2019. (Congresso).

VIII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp (WPPGCC 2018). 2018. (Congresso).

VIII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp (WPPGCC 2018). Classificação de nomes de domínio através de técnicas Machine Learning - Uma abordagem baseada em coleta de tráfego passivo de DNS. 2018. (Congresso).

ANDROID START. 2017. (Outra).

XIII UNIC. O USO DE FILTROS NO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS. 2017. (Congresso).

XIII UNIC. 2017. (Congresso).

XIII UNIC. WEATHERNOW: APLICAÇÃO PRÁTICA DE INTERNET DAS COISAS NA METEOROLOGIA. 2017. (Congresso).

TECH WEEK | XVII CONGRESSO COMPUTAÇÃO | VIII CONGRESSO ENGENHARIAS. 2016. (Outra).

XXXVI CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO. 2016. (Congresso).

ARDUINO DAY 2015. 2015. (Outra).

TECH WEEK - SEMANA DAS ENGENHARIAS. 2015. (Outra).

TECH WEEK | XV CONGRESSO DE COMPUTAÇÃO | VI CONGRESSO DE ENGENHARIAS. 2014. (Outra).

IV SEMANA DE TECNOLOGIA - TECH WEEK (XIV CONGRESSO DE COMPUTAÇÃO E V CONGRESSO DE ENGENHARIAS. 2013. (Outra).

Produções bibliográficas

SILVEIRA, MARCOS ROGÉRIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Semi-supervised approach for detecting malicious domains in TLDs in their first query. International Journal of Information Security , v. 24, p. 80, 2025.
DA SILVA, LEANDRO MARCOS ; SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, A. M. ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Early Identification of Abused Domains in TLD through Passive DNS Applying Machine Learning Techniques. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMMUNICATION NETWORKS AND INFORMATION SECURITY (PRINT) , v. 14, p. 76-85, 2022.
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; MARCOS DA SILVA, LEANDRO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Detection of Newly Registered Malicious Domains through Passive DNS. In: 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2021, Orlando. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2021. p. 3360.
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Detection of Malicious Domains Using Passive DNS with XGBoost. In: 2020 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), 2020, Arlington. 2020 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), 2020. p. 1.
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; DA SILVA, LEANDRO MARCOS ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . XGBoost Applied to Identify Malicious Domains Using Passive DNS. In: 2020 IEEE 19th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), 2020, Cambridge. 2020 IEEE 19th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), 2020. p. 1.
DA SILVA, LEANDRO MARCOS ; SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Multiclass Classification of Malicious Domains Using Passive DNS with XGBoost: (Work in Progress). In: 2020 IEEE 19th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), 2020, Cambridge. 2020 IEEE 19th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), 2020. p. 1.
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Detection of malicious domains through Passive DNS with Machine Learning. In: DINR - DNS and Internet Naming Research Directions 2020, 2020, Online. DNS and Internet Naming Research Directions 2020, 2020. v. 1. p. 14-15.
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO . Entre Dados e Decisões: O Impacto da IA na Vida e nas Profissões. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO . Detecção precoce de domínios maliciosos em TLD por meio de uma abordagem semi-supervisionada utilizando DNS passivo. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO . Detecção precoce de domínios maliciosos em TLD por meio de uma abordagem semi-supervisionada utilizando DNS passivo. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
DA SILVA, LEANDRO MARCOS ; SILVEIRA, MARCOS ROGERIO ; CANSIAN, ADRIANO MAURO ; KOBAYASHI, HUGO KOJI . Classificação de Domínios Recém-Registrados por meio de DNS Passivo. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, M. R. ; CANSIAN, A. M. ; KOBAYASHI, H. K. . Detecção de Domínios Maliciosos por meio de DNS Passivo. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, M. R. . Utilizando Machine Learning na detecção de domínios maliciosos. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, M. R. ; CANSIAN, A. M. ; KOBAYASHI, H. K. . Detection of malicious domains through Passive DNS with Machine Learning (abstract). 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, M. R. ; CANSIAN, A. M. . Classificação de Domínios Recém Registrados por Meio de Análise de Tráfego DNS Passivo. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
SILVEIRA, M. R. . Detecção de domínio malicioso por meio de DNS passivo: uma abordagem em Big Data. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
SILVEIRA, M. R. ; CANSIAN, A. M. . Classificação de nomes de domínio através de técnicas Machine Learning - Uma abordagem baseada em coleta de tráfego passivo de DNS. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
SILVEIRA, M. R. . O USO DE FILTROS NO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
APARECIDO, A. S. ; SILVEIRA, M. R. . WEATHERNOW: APLICAÇÃO PRÁTICA DE INTERNET DAS COISAS NA METEOROLOGIA. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Projetos de pesquisa

2018 - 2023

Aprimoramento na Qualidade de Registro de Domínios Via Detecção Precoce de Conduta Abusiva, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Adriano Mauro Cansian em 17/02/2025., Descrição: O Domain Name System (DNS) é, ao mesmo tempo, um protocolo essencial e um recurso crítico da Internet. Sobre a resolução de nomes repousam desde os mais simples recursos de acesso a um site ou aplicação, até os mais complexos mecanismos de segurança. Esta dependência do sistema faz com que o DNS seja usado não só por aplicativos legítimos mas também para variados tipos de ataques cibernéticos. Assim, dentre os vários aspectos envolvendo segurança de computadores e redes, o abuso no registro e uso fraudulento de nomes de domínio é um sério problema para a Internet, tanto no Brasil quanto no resto do mundo. Este projeto pretende analisar os problemas envolvendo fraudes no registro de nomes de domínio, com vistas ao desenvolvimento de metodologias ou aplicações automatizadas para a detecção de abusos. A abordagem escolhida pretende avaliar a viabilidade da aplicação de técnicas de machine learning de estado semi-supervisionado e de análise baseada em relações, visando expressar características identificáveis nas tentativas de fraudes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Rogério Silveira - Integrante / Adriano Mauro Cansian - Coordenador / DA SILVA, LEANDRO MARCOS - Integrante / Frederico A. C. Neves - Integrante / Vinicios Barretos Batista - Integrante / Victor Fernandes Gardini - Integrante., Financiador(es): Fundação para o Desenvolvimento da UNESP - Bolsa.
2016 - 2017

Internet das Coisas: Segurança, Descrição: Iniciação científica desenvolvida com o objetivo de fazer a análise da parte de segurança dos protocolos da Internet das Coisas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Marcos Rogério Silveira - Integrante / Adriano dos Santos Aparecido - Integrante / Fernando Datorre - Coordenador.

Histórico profissional

Experiência profissional

2018 - 2023

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista