Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 427630.pdf: 18134696 bytes, checksum: 015c9036f900684ae6a3ea0f2d593c32 (MD5) Previous issue date: 2010-11-12 / As ?ltimas d?cadas presenciam uma necessidade crescente por sistemas computacionais que garantam o sigilo de informa??es, seja durante o processamento ou armazenamento destas. Hoje s?o comuns atividades como compras, transa??es banc?rias, consulta a informa??es pessoais e reserva de passagens usando a Internet. O uso de redes abertas exige a transmiss?o protegida de dados confidenciais. O projeto de sistemas integrados em um ?nico chip (em ingl?s, SoCs) que atendam a restri??es de seguran?a requer protocolos especiais de comunica??o e o emprego de criptografia, a ci?ncia que se baseia na aritm?tica para ocultar informa??es. Em geral, SoCs que usam criptografia utilizam um texto relativamente curto, denominado chave criptogr?fica, cujo segredo condiciona a efici?ncia do processo de esconder informa??es. Em todo sistema criptogr?fico moderno, conhecer a chave criptogr?fica equivale a ser capaz de efetuar qualquer opera??o sobre o conjunto de informa??es de um dado usu?rio em um dado sistema. Algoritmos de criptografia s?o desenvolvidos para resistir ? criptoan?lise, a ci?ncia de violar textos encriptados explorando vulnerabilidades do processo de oculta??o de informa??o. Embora a maioria dos algoritmos atuais seja robusta a ataques baseados na matem?tica da criptografia empregada, uma nova classe de t?cnicas de criptoan?lise pode ser usada contra suas implementa??es. Estes s?o os chamados Ataques por Canais Escondidos ou Laterais (do ingl?s, Side Channel Attacks, ou SCA), que permitem correlacionar informa??es sigilosas tal como uma chave criptogr?fica com propriedades f?sicas tais como tempo de processamento, consumo de pot?ncia e radia??o eletromagn?tica de dispositivos eletr?nicos. O fluxo tradicional de projeto que usa o paradigma s?ncrono e a tecnologia CMOS favorece a fuga de informa??es por canais escondidos.V?rias propostas para imunizar sistemas criptogr?ficos contra ataques SCA existem na literatura. Dentre as alternativas para a obten??o de sistemas criptogr?ficos seguros, destacam-se paradigmas de projeto espec?ficos tais como o Globalmente Ass?ncrono e Localmente S?ncrono (GALS) e o completamente ass?ncrono. Esta tese prop?e uma nova arquitetura GALS para melhorar a robustez de algoritmos criptogr?ficos. Pressup?e-se o emprego de t?cnicas pipeline e de comunica??o ass?ncrona entre est?gios. A robustez ? obtida atrav?s da combina??o de replica??o de hardware em est?gios pipeline, comunica??o ass?ncrona entre estes est?gios e varia??o independente da freq??ncia de opera??o em cada est?gio. Os resultados obtidos demonstram um aumento da robustez contra an?lises de consumo de pot?ncia e de radia??o eletromagn?tica nas arquiteturas propostas. Al?m disso, as arquiteturas apresentam um aumento significativo da vaz?o de dados, ao custo de um aumento da lat?ncia de processamento e da ?rea do circuito, este ?ltimo provocado pela replica??o de hardware. Comparado com o estado da arte em propostas de l?gica ass?ncrona segura, o custo em ?rea mostra-se inferior ou no pior caso compat?vel, demonstrando que a proposta ? uma alternativa interessante de solu??o para neutralizar ataques SCA.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 461465.pdf: 5428729 bytes, checksum: d0627f774922501baa685975c40465f5 (MD5) Previous issue date: 2014-08-22 / A common concern in many fields of knowledge involves problems of low quality data, such as noise and missing data. In the machine learning area, for example, missing data has generated serious problems in the knowledge extraction process, hiding important information about the dataset, skewing results and affecting the accuracy of the induced models. In order to deal with these problems, much has been discussed in the literature about missing values treatment strategies, either by preprocessing tasks or by the implementation of robust algorithms to missing data. In this thesis, we introduce a new evolutionary algorithm for induction of regression trees, including multiple strategies in its evolutionary cycle for dealing with missing data. Aiming to make a comparative analysis, we evaluated six traditional regression algorithms over 10 public datasets artificially modified to present different levels of missing data. Results from the experimental analysis show that the proposed solution presents a good trade-off between model interpretability and predictive performance, especially for datasets with more than 40% of missing data. / Uma preocupa??o comum em muitas ?reas do conhecimento envolve problemas de baixa qualidade de dados, tais como ru?dos e dados ausentes. Na ?rea de aprendizado de m?quina, por exemplo, dados ausentes t?m gerado s?rios problemas no processo de extra??o de conhecimento, ocultando importantes informa??es sobre o dataset, enviesando resultados e afetando o desempenho preditivo dos modelos induzidos. Para lidar com esse problema, muito tem se discutido na literatura sobre estrat?gias de tratamento, seja por pr?-processamento ou por meio do desenvolvimento de algoritmos robustos a dados ausentes. Neste trabalho, prop?e-se um novo algoritmo evolutivo para indu??o de ?rvores de regress?o, agregando em seu ciclo evolutivo m?ltiplas estrat?gias para lidar com dados ausentes. Com o objetivo de fazer uma an?lise comparativa, foram avaliados 6 tradicionais algoritmos de regress?o, considerando para tanto, 10 datasets artificialmente modificados para manterem diferentes n?veis de dados ausentes. Resultados da an?lise experimental mostram que a solu??o proposta apresenta uma boa rela??o custo-benef?cio entre compreensibilidade dos modelos e desempenho preditivo, especialmente para as bases de dados com mais de 40% de dados ausentes.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 392134.pdf: 2697824 bytes, checksum: b47a0044cf99f8b121575ecdcc645a3a (MD5) Previous issue date: 2006-08-30 / Este trabalho discute o desempenho de algoritmos de migra??o de mem?ria em computadores do tipo NUMA. ? apresentada uma breve descri??o do algoritmo de gerenciamento de mem?ria do Linux e, tamb?m, dos algoritmos de migra??o de mem?ria propostos (migra??o total e migra??o sob demanda). Em seguida, ? descrito o modelo de avalia??o de desempenho. Neste trabalho, foi usado modelo de simula??o com o desenvolvimento de um simulador que modela os algoritmos de ger?ncia de mem?ria do Linux e os algoritmos de migra??o de mem?ria propostos. No final, s?o apresentados os resultados obtidos com o uso de migra??o de mem?ria, que mostraram que h? melhor desempenho quando comparado com o atual algoritmo de gerenciamento de mem?ria do Linux.

Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2015-05-25T11:33:40Z No. of bitstreams: 1 469318 - Texto Completo.pdf: 5158294 bytes, checksum: aacfc4fbbf492486e6befc63afe0d601 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-25T11:33:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 469318 - Texto Completo.pdf: 5158294 bytes, checksum: aacfc4fbbf492486e6befc63afe0d601 (MD5) Previous issue date: 2015-03-20 / Improvements in Wireless Sensor Networks (WSNs) are constantly being proposed and one of the challenges is to develop the ability to create smarter dynamics so that it can adapt to the needs that arise in the environment. This work proposes three algorithms for networks based on tree topology: (i) Reorganization of Optimal Power algorithm, (ii) Best Channel Choice Based on ScanED algorithm and (iii) Self-Organizing algorithm, which is the result of the implementation of the first two simultaneously. This last algorithm makes decisions based on metrics such as LQI, RSSI, transmission power, operation channel, CCA and energy detected in channel. The benefits of using this algorithm are: (i) reduction of energy consumption, (ii) reduction of electromagnetic interference in the environment, (iii) achieving a more suitable topology for the needs of the WSN, (iv) reduction of the communication error rate, thus reducing collisions and retransmission of frames, and (v) periodic selection of a clean channel to operate. / Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) est?o em constante desenvolvimento e entre as melhorias propostas est? o suporte ao comportamento din?mico dos sensores, para que possam se adaptar ?s necessidades que surgem no ambiente. Neste trabalho s?o propostos tr?s algoritmos para redes com topologia em forma de ?rvore, denominados de: (i) algoritmo de Reorganiza??o de Pot?ncia ?tima (RPO), (ii) algoritmo de Escolha do Canal de Opera??o Baseado no ScanED (ECOBS) e (iii) algoritmo de Auto-organiza??o (AO), que ? o resultado da execu??o dos dois primeiros simultaneamente. Este ?ltimo algoritmo toma decis?es baseado nas m?tricas LQI, RSSI, pot?ncia de transmiss?o, canal de opera??o, CCA e energia detectada no canal. Como benef?cios da utiliza??o deste algoritmo s?o ressaltados: (i) a redu??o do consumo de energia, (ii) a diminui??o da interfer?ncia eletromagn?tica no ambiente, (iii) o alcance de uma topologia mais adequada para as necessidades da RSSF, (iv) a diminui??o da taxa de erros de comunica??o, reduzindo as colis?es e retransmiss?es de frames, e (v) a sele??o peri?dica do canal mais limpo para operar.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 439389.pdf: 2902269 bytes, checksum: 8e1dea861e0b5f7c53712bc7f1561efe (MD5) Previous issue date: 2011-03-25 / In this work we study the use of machine learning (clustering and classification) in judicial decisions search under electronic legal proceedings. We discuss and develop alternatives for precedent clustering, automatically generating classes to use to categorize when a user attaches new documents to its electronic legal proceeding. A changed version of the algorithm TClus, authored by Aggarwal, Gates and Yu was selected to be the use example, we propose removing its document and cluster discarding features and adding a cluster division feature. We introduce here a new paradigm bag of terms and law references instead of bag of words by generating attributes using two thesauri from the Brazilian Federal Senate and the Brazilian Federal Justice to detect legal terms a regular expressions to detect law references. In our use example, we build a corpus with precedents of the 4th Region s Federal Court. The clustering results were evaluated with the Relative Hardness Measure and the p-Measure which were then tested with Wilcoxon s Signed-ranks Test and the Count of Wins and Losses Test to determine its significance. The categorization results were evaluated by human specialists. The analysis and discussion of these results covered comparations of true/false positives against document similarity with the centroid, quantity of documents in the clusters, quantity and type of the attributes in the centroids e cluster cohesion. We also discuss attribute generation and its implications in the classification results. Contributions in this work: we confirmed that it is possible to use machine learning techniques in judicial decisions search, we developed an evolution of the TClus algorithm by removing its document and group discarding features and creating a group division feature, we proposed a new paradigm called bag of terms and law references evaluated by a prototype of the proposed process in a use case and automatic evaluation in the clustering phase and a human specialist evaluation in the categorization phase. / Este trabalho estuda a aplica??o de t?cnicas de aprendizado de m?quina (agrupamento e classifica??o) ? pesquisa de jurisprud?ncia, no ?mbito do processo judicial eletr?nico. Discute e implementa alternativas para o agrupamento dos documentos da jurisprud?ncia, gerando automaticamente classes que servem ao posterior processo de categoriza??o dos documentos anexados ao processo jur?dico. O algoritmo TClus de Aggarwal, Gates e Yu ? selecionado para desenvolvimento de exemplo de uso, com propostas de altera??o no descarte de documentos e grupos, e passando a incluir a divis?o de grupos. A proposta ainda introduz um paradigma "bag of terms and law references"em lugar do "bag of words", quando utiliza, na gera??o dos atributos, os tesauros do Senado Federal e da Justi?a Federal para detectar termos jur?dicos nos documentos e express?es regulares para detectar refer?ncias legislativas. No exemplo de uso, empregam-se documentos oriundos da jurisprud?ncia do Tribunal Regional Federal da 4a Regi?o. Os resultados dos agrupamentos foram avaliados pelas medidas Relative Hardness e p- e submetidos aos testes de signific?ncia de Wilcoxon e contagem de vit?rias e derrotas. Os resultados da categoriza??o foram avaliados por avaliadores humanos. A discuss?o e an?lise desses resultados abrangeu a compara??o do sucesso e falha na classifica??o em rela??o ? similaridade do documento com o centr?ide no momento da categoriza??o, ? quantidade de documentos nos grupos, ? quantidade e tipo de atributos nos centr?ides e ? coes?o dos grupos. Discute-se, ainda, a gera??o dos atributos e suas implica??es nos resultados da classifica??o. Contribui??es deste estudo: confirma??o da possibilidade de uso do aprendizado de m?quina na pesquisa jurisprudencial, evolu??o do algoritmo TClus ao eliminar os descartes de documentos e grupos e ao implementar a divis?o de grupos, proposta de novo paradigma bag of terms and law references, atrav?s de prototipa??o do processo proposto com exemplo de uso e avalia??es autom?ticas na fase de clustering, e por especialista humano na fase de categoriza??o.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 448653.pdf: 3845852 bytes, checksum: 42fed21d426d0772e6f918691f47833c (MD5) Previous issue date: 2013-03-13 / Recent advances in High Performance Computing have opened a wide range of new research opportunities. Modern parallel and distributed architectures present each time more and more processing units seeking for a higher computational power. At the same time, the gain of performance obtained with those platforms is followed by an increase in energy consumption. In this scenario, researches in energy efficient high performance environments have emerged as a way to find the causes of excessive energy consumption and propose alternative solutions. Nowadays, one of the most representative high performance platforms is the computational grid which is used in many scientific and academic projects all over the world. In this work, we propose the use of energy-aware scheduling algorithms to efficiently manage the energy consumption in computational grids trying to avoid excessive performance losses. Our solution is based on: (i) an efficient management of idle resources; (ii) a clever use of active resources; (iii) the development of a procedure to accurately estimate the energy consumed in a given platform; (iv) the proposal of several new energy-aware scheduling algorithms for computational grids. We evaluate our approach using the SimGrid simulation environment and we compared our algorithms against five traditional scheduling algorithms for computational grids that are not energy-aware and one new algorithm recently proposed in the literature that deals with energy consumption issues. Our results show that in some experimental scenarios using our algorithms it is possible to achieve up to 221,03% of reduction in the energy consumption combined with 34,60% of performance loss. This example confirms our assumption that it is possible to significantly decrease the energy consumption on a grid platform without compromising proportionally the performance. / Os recentes avan?os da Computa??o de Alto Desempenho abrem um largo espectro de possibilidades para as pesquisas na ?rea. Arquiteturas paralelas e distribu?das modernas apresentam cada vez mais capacidade de processamento em busca de um maior poder computacional. Ao mesmo tempo, o ganho de desempenho obtido com as plataformas ? seguido por um aumento do consumo de energia. Neste cen?rio, pesquisas sobre efici?ncia energ?tica em ambientes de alto desempenho t?m surgido como uma forma de encontrar as causas e propor solu??es para o consumo excessivo de energia. Atualmente, uma das mais representativas plataformas de alto desempenho ? a grade computacional, que ? usada em muitos projetos cient?ficos e acad?micos em todo mundo. Neste trabalho, propomos o uso de algoritmos de escalonamento de tarefas energeticamente eficientes para a gest?o do consumo de energia em grades computacionais sem causar perdas significativas de desempenho. A solu??o ? baseada em: (i) gest?o eficiente de recursos ociosos; (ii) uso inteligente de recursos ativos; (iii) desenvolvimento de um mecanismo para estimar com precis?o a energia consumida por uma determinada plataforma; (iv) proposta de novos algoritmos de escalonamento energeticamente eficientes para grades computacionais. A abordagem criada foi avaliada utilizando o ambiente de simula??o SimGrid. Comparamos nossos algoritmos com cinco algoritmos de escalonamento tradicionais para grades computacionais, que n?o consideram quest?es de energia, e um algoritmo recentemente proposto na literatura que lida com quest?es de consumo de energia. Os resultados mostram, em alguns cen?rios, uma redu??o no consumo de energia de 221,03%, combinada com uma perda de desempenho de 34,60%, com o uso de um dos algoritmos desenvolvidos neste trabalho. Este exemplo confirma a nossa hip?tese de que ? poss?vel reduzir significativamente o consumo de energia em uma grade computacional sem comprometer de forma proporcional o desempenho.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 458957.pdf: 14358950 bytes, checksum: 7458b8a1472071b48772b030a52573a6 (MD5) Previous issue date: 2014-02-25 / Analysis by Transcriptogram was developed as a solution to noise reduction, usually present in the microarray measuring technique of the Transcriptome, and has demonstrated potential to be applied as a method of disease diagnostics. The noise reduction in the measure is achived by the protein interaction network ordering, allowing gene expression analysis in whole genome scale. The Transcriptogram's efficiency to noise reduction was analyzed, however, it still lacks an analisys of the ordering quality, so that the best parameter setting for the ordering algorithm is used by the Transcriptogram. So far, this analysis is hindered by the high runtime of the ordering algorithm. In this work, an analysis of the ordering algorithm stages allows some optimizations, and consequent reduction in execution time, also allowing further analysis on which parameters settings have the greatest influence on the ordering quality. Applying the Transcriptogram to a diagnostic problem, the diagnostic measure is used to characterize the influence of the parameters of the ordering algorithm to achive better diagnoses. The results show that the protein network used in previous works doesn't produce the best diagnostics. Moreover, the ordering minimization, achieved by executing the ordering algorithm for longer periods, does not necessarily increase the probability to find better diagnosis compared to random ordering. Eventhough the experimental diagnostic results could not statistically difFerentiate random ordering from optimized ordering, these results cannot be considered conclusive since a single disease has been evaluated. / A an?lise por Transcriptograma foi desenvolvida como uma solu??o para a redu??o de ru?do, comum nas medidas do Transcriptoma provenientes da t?cnica de microarranjo, e tem demonstrando potencial se aplicada como m?todo para diagn?sticos de doen?as. A redu??o do ru?do existente nas medidas se d? pelo ordenamento da rede de intera??es proteicas do organismo, permitindo a an?lise da express?o g?nica em escala de genoma completo. A efici?ncia do Transcriptograma para a redu??o do ru?do j? foi analisada, entretanto, ainda carece a avalia??o da qualidade do ordenamento, definindo para isso, amelhor configura??o de par?metros para o algoritmo de ordenamento utilizado pelo Transcriptograma. At? o momento, essa an?lise ? dificultada pelo elevado tempo de execu??o do algoritmo de ordenamento. Neste trabalho, uma an?lise das etapas do algoritmo de ordenamento possibilita a realiza??o de otimiza??es, e consequente redu??o no tempo de execu??o, al?m de permitir a an?lise mais aprofundadadas configura??es dos par?metros que tem maior influ?ncia na qualidade do ordenamento. Aplicando o Transcriptograma a um problema de diagn?stico, utiliza-se a medida do diagn?stico para caracterizar a influ?ncia dos par?metros do algoritmo de ordenamento na obten??o de melhores diagn?sticos. Observa-se nos resultados, que a rede proteica utilizada em trabalhos anteriores n?o apresenta os melhores diagn?sticos. Al?m disso, a minimiza??o do ordenamento, alcan?ada por meio da execu??o prolongada do algoritmo de ordenamento, n?o necessariamente aumenta a probabilidade de encontrar um melhor diagn?stico comparado com o ordenamento aleat?rio. Mesmo que os resultados experimentais com o diagn?stico n?o diferenciem estatisticamente o ordenamento aleat?ria do ordenamento otimizado, estes resultados n?o podem ser considerados conclusivos pois uma ?nica doen?a foi avaliada.