A Guerra Centrada em Redes traduz superioridade de informações em poder de combate por meio de interconexão eficaz entre as lideranças no espaço de batalha. Esta vantagem, aliada aos modernos recursos de telecomunicações e computacionais, permitem maior agilidade no processo de tomada de decisão. Contudo, sistemas centrados em redes são complexos e dinâmicos, características que podem impactar na consciência situacional e na carga de trabalho mental de seus operadores. Com o aumento da quantidade de informações disponibilizadas, pode ser importante considerar um sistema de alertas automático para monitoramento dos dados que forneça notificações quando eventos críticos ocorrerem. Contudo, durante períodos de alta carga de trabalho ou stress, alertas podem realmente tornar-se intrusivos, e responder-lhes pode aumentar a carga de trabalho mental e assim desviar a atenção do operador. Este trabalho mostra os resultados de uma série de experimentos que investigam como alertas visuais automáticos afetam a consciência situacional (CS) e a carga de trabalho percebida de usuários de sistemas digitais de Comando e Controle. Os participantes operaram uma simulação de um exercício no terreno utilizando o programa "C2 em Combate", software de Comando e Controle do Exército Brasileiro, o qual foi modificado para incorporar um sistema de alertas automático. A consciência situacional e a carga de trabalho mental foram medidas utilizando questionários especializados, tanto com o sistema de alertas ativado quanto desativado, e os resultados indicam que sistemas de alertas automatizados não aumentam a consciência situacional. De fato, o primeiro experimento mostrou que, sob períodos de alta carga de trabalho, a consciência situacional tornou-se significativamente menor. O segundo experimento alterou a forma como os alertas eram exibidos e tal modificação não melhorou a CS, mas também não a prejudicou. Os resultados podem ser usados para ajudar a conceber quando sistemas automatizados devem ou não ser incluídos em sistemas de guerra centrada em redes.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-05-23T16:15:28Z No. of bitstreams: 1 Leandro Ferreira D’Avila_.pdf: 2516496 bytes, checksum: ce577684d579d6f920b919aadf28bdb7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T16:15:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leandro Ferreira D’Avila_.pdf: 2516496 bytes, checksum: ce577684d579d6f920b919aadf28bdb7 (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / PROSUP - Programa de Suporte à Pós-Gradução de Instituições de Ensino Particulares / Diariamente, desenvolvedores de software precisam se envolver com atividades de manutenção para adaptar aplicações existentes a novos cenários e necessidades, como por exemplo, novas funcionalidades, correções de defeitos e requerimentos legais. Entretanto, algumas questões organizacionais podem interferir nas atividades dos desenvolvedores impactando na qualidade e manutenabilidade do software produzido. Grande volume de documentação obsoleta, dificuldades na utilização desta documentação, dependências entre módulos de software e especialistas que deixam as empresas levando o conhecimento de determinados módulos e/ou sistemas são fatores determinantes para o sucesso dos projetos. Uma das formas de mitigar o impacto destas questões seria a disponibilização de informações úteis referentes aos módulos ou artefatos de software de forma qualitativa. A disponibilização destas informações propicia um melhor entendimento do desenvolvedor em relação aos aspectos que cercam o software e o seu ambiente. De acordo com a natureza das informações disponibilizadas, os desenvolvedores podem adquirir informações relevantes sobre o softwareem questão. Essa dissertação apresenta o SW-Context, um modelo que permite a combinação de diferentes informações relacionadas a artefatos de software, a fim de aprimorar a consciência situacional dos desenvolvedores nas atividades de desenvolvimento e manutenção. Desta forma, os principais desafios do modelo são: a definição de quais informações devem compor o contexto para software, o armazenamento estruturado destas informações em históricos de contextos e, finalmente, a análise e disponibilização destas informações de contexto, de forma que possam auxiliar a atividade de desenvolvimento e manutenção de software, utilizando o conceito SoftwareAnalytics. Foi implementado um protótipo contendo os principais conceitos do modelo proposto. Este protótipo utilizou as informações contextuais de aplicações reais de uma empresa de desenvolvimento de software e foi avaliado através de um estudo de caso, onde 12 desenvolvedores o utilizaram pelo período de um mês em suas atividades diárias. Ao final deste período, os desenvolvedores responderam um questionário que abordou a utilidade da ferramenta e a facilidade de uso percebida. A avaliação do modelo obteve respostas com percentuais satisfatórios tanto em relação à facilidade de uso percebida quanto à utilidade do sistema. Pode-se avaliar que a consolidação das informações contextuais em um local único e a disponibilização qualitativa das informações correlacionadas, através de dashboard, atingiu o objetivo de melhorar a consciência situacional dos desenvolvedores nas atividades de manutenção. / Developers need to deal recurrently with the maintenance activities on existing applications in order to adapt them to new scenarios and needs, for example, new features, bug fixing and legal changes. Besides that, developers often deal with organization factors with a potential impact on the success or failure of software development projects. Some of these organization factors are: large amount of old poorly documented software, many interdependencies between software modules and expert developers who left the company. A way to mitigate the impact of these factors on software correctness and maintainability can be providing useful information regarding the context of code or application under development using the analytics approach. The availability of this information provides a better understanding of the developer in relation to issues surrounding the software and its environment. SW-Context aims to allow a combination of different information related to software artifacts in order to improve the situational awareness of developers on development and maintenance activities. On this way, the main challenges of the model are: a definition of what information must compose software context, structured storage of the contextual information and, finally, the analysis and availability of this context information in a way to help the development and maintenance activities, using the Software Analytics concept. A prototype was implemented containing the main concepts of the proposed model. This prototype was prepared with the contextual information of actual applications under development by a software company and the prototype was evaluated through a case study, where 12 developers used it in their daily activities. By the end of this period, the developers responded a questionnaire, in which the usefulness and the ease of use were measured. The evaluation of the model obtained answers with percentage well placed both in relation to the ease of use as to the usefulness of the system. It can be considered that the consolidation of the contextual information in a single location and the availability of this correlated information in a graphical way, through a dashboard, reached the objective of improving the situational awareness of software developers in maintenance activities.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Intrusion Detection Systems (IDS) are designed to monitor the computer network infrastructure against possible attacks by generating security alerts. With the increase of components connected to computer networks, traditional IDS are not capable of effectively detecting malicious attacks. This occurs either by the distributed amount of data that traverses the network or the complexity of the attacks launched against the network. Therefore, the design of Internet Early Warning Systems (IEWS) enables the early detection of threats in the network, possibly avoiding eventual damages to the network resources. The IEWS works as a sink that collects alerts from different sources (for example, from different IDS), centralizing and correlating information in order to provide a holistic view of the network. This way, the current dissertation describes an IEWS architecture for correlating alerts from (geographically) spread out IDS using the Case-Based Reasoning (CBR) technique together with IP Georeferencing. The results obtained during experiments, which were executed over the implementation of the developed technique, showed the viability of the technique in reducing false-positives. This demonstrates the applicability of the proposal as the basis for developing advanced techniques inside the extended IEWS architecture. / Sistemas de Detecção de Instrução (Intrusion Detection Systems IDS) são projetados para monitorar possíveis ataques à infraestruturas da rede através da geração de alertas. Com a crescente quantidade de componentes conectados na rede, os IDS tradicionais não estão sendo suficientes para a efetiva detecção de ataques maliciosos, tanto pelo volume de dados como pela crescente complexidade de novos ataques. Nesse sentido, a construção de uma arquitetura Internet Early Warning Systems (IEWS) possibilita detectar precocemente as ameaças, antes de causar algum perigo para os recursos da rede. O IEWS funciona como um coletor de diferentes geradores de alertas, possivelmente IDS, centralizando e correlacionado informações afim de gerar uma visão holística da rede. Sendo assim, o trabalho tem como objetivo descrever uma arquitetura IEWS para a correlação de alertas gerados por IDS dispersos geograficamente utilizando a técnica Case-Based Reasoning (CBR) em conjunto com Georreferenciamento de endereços IP. Os resultados obtidos nos experimentos, realizados sobre a implementação da técnica desenvolvida, mostraram a viabilidade da técnica na redução de alertas classificados como falsos-positivos. Isso demonstra a aplicabilidade da proposta como base para o desenvolvimento de técnicas mais apuradas de detecção dentro da arquitetura de IEWS estendida.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-11T12:19:26Z No. of bitstreams: 1 TeseLCB.pdf: 19957803 bytes, checksum: 66c9854c5f0067734f1a81f62cc661b0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-21T12:06:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseLCB.pdf: 19957803 bytes, checksum: 66c9854c5f0067734f1a81f62cc661b0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-21T12:06:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseLCB.pdf: 19957803 bytes, checksum: 66c9854c5f0067734f1a81f62cc661b0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T12:06:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseLCB.pdf: 19957803 bytes, checksum: 66c9854c5f0067734f1a81f62cc661b0 (MD5) Previous issue date: 2016-01-26 / Não recebi financiamento / Situational Awareness (SAW) is a cognitive process widely spread in areas that require critical decision-making and refers to the level of consciousness that an individual or team has about a situation. In the emergency management domain, the situational information inferred by decision support systems affects the SAW of human operators, which is also influenced by the dynamicity and critical nature of the events. Failures in SAW, typically caused by high levels of stress, information overload and the inherent need to perform multiple tasks, can induce human operators to errors in decision-making, resulting in risks to life, assets or to the environment. Data fusion processes present opportunities to improve human operators’ SAW and enrich their knowledge on situations. However, problems related to the quality of information can lead to uncertainties, especially when human operators are also sources of information, requiring the restructuring of the fusion process. The state of the art of data and information fusion models presents approaches with limited participation of human operators, typically reactive, besides solutions that are restricted in mechanisms to manage the quality of information throughout the fusion process. Thus, the present work presents a new information fusion model, called Quantify (Quality-aware Human-driven Information Fusion Model), whose major differentials are the greater involvement of human operators and the use of the information quality management throughout the fusion process. In order to support the Quantify model, an innovative methodology was developed for the assessment and representation of data and information quality, called IQESA (Information Quality Assessment Methodology in the Context of Emergency Situation Awareness) specialized in the context of emergency situational awareness and which also involves the human operator. In order to validate the model and the methodology, a service-oriented architecture and two emergency situation assessment systems were developed, one guided by the Quantify model and another driven by the state-of-the-art model (User-Fusion). In a case study, robbery events reported to the emergency response service of the S˜ao Paulo State Military Police (Pol´ıcia Militar do Estado de S˜ao Paulo - PMESP) were submitted to the systems and then evaluated by the PMESP operators, revealing higher rates of SAW by the application of the Quantify model. These positive results confirm the need of this new model and methodology, besides revealing an opportunity to enrich the current emergency response system used by PMESP. / Situational Awareness (SAW) is a cognitive process widely spread in areas that require critical decision-making and refers to the level of consciousness that an individual or team has about a situation. In the emergency management domain, the situational information inferred by decision support systems affects the SAW of human operators, which is also influenced by the dynamicity and critical nature of the events. Failures in SAW, typically caused by high levels of stress, information overload and the inherent need to perform multiple tasks, can induce human operators to errors in decision-making, resulting in risks to life, assets or to the environment. Data fusion processes present opportunities to improve human operators’ SAW and enrich their knowledge on situations. However, problems related to the quality of information can lead to uncertainties, especially when human operators are also sources of information, requiring the restructuring of the fusion process. The state of the art of data and information fusion models presents approaches with limited participation of human operators, typically reactive, besides solutions that are restricted in mechanisms to manage the quality of information throughout the fusion process. Thus, the present work presents a new information fusion model, called Quantify (Quality-aware Human-driven Information Fusion Model), whose major differentials are the greater involvement of human operators and the use of the information quality management throughout the fusion process. In order to support the Quantify model, an innovative methodology was developed for the assessment and representation of data and information quality, called IQESA (Information Quality Assessment Methodology in the Context of Emergency Situation Awareness) specialized in the context of emergency situational awareness and which also involves the human operator. In order to validate the model and the methodology, a service-oriented architecture and two emergency situation assessment systems were developed, one guided by the Quantify model and another driven by the state-of-the-art model (User-Fusion). In a case study, robbery events reported to the emergency response service of the S˜ao Paulo State Military Police (Pol´ıcia Militar do Estado de S˜ao Paulo - PMESP) were submitted to the systems and then evaluated by the PMESP operators, revealing higher rates of SAW by the application of the Quantify model. These positive results confirm the need of this new model and methodology, besides revealing an opportunity to enrich the current emergency response system used by PMESP. / Consciência Situacional (Situational Awareness - SAW) é um processo cognitivo amplamente difundido em áreas que demandam a tomada de decisão critica e se refere ao nível de consciência que um indivíduo ou equipe detém sobre uma situação. No domínio de gerenciamento de emergências, a informação situacional inferida por sistemas de apoio à decisão afeta a SAW de operadores humanos, a qual é também influenciada pela dinamicidade e natureza crítica dos eventos. Falhas de SAW, tipicamente provocadas pelo alto nível de stress, sobrecarga de informação e pela inerente necessidade de realização de múltiplas tarefas, podem induzir operadores humanos a erros no processo decisório e acarretar riscos `a vida, ao patrimônio ou ao meio ambiente. Processos de fusão de dados apresentam oportunidades para aprimorar a SAW de operadores humanos e enriquecer o seu conhecimento sobre situações. Entretanto, problemas referentes `a qualidade da informação podem gerar incertezas, principalmente quando operadores humanos são também fontes de informação, demandando assim a reestruturação do processo de fusão. O estado da arte em modelos de fusão de dados e informações apresenta abordagens com limitada participação de humanos, tipicamente reativa, além das soluções serem restritas em mecanismos para gerir a qualidade da informação. Assim, este trabalho apresenta um novo modelo de fusão de informações, denominado Quantify (Quality-Aware Human-Driven Information Fusion Model), cujos principais diferenciais são a intensificação da participação humana e o emprego continuo da gestão da qualidade da informação ao longo do processo de fusão. Em suporte ao modelo Quantify, foi desenvolvida uma metodologia inovadora para a avaliação e representação da qualidade de dados e informações, denominada IQESA (Information Quality Assessment Methodology in the Context of Emergency Situation Awareness), especializada no contexto de consciência situacional de emergências e que também envolve o operador humano. Para validar o modelo e a metodologia, uma arquitetura orientada a serviços e dois sistemas de avaliação de situações de emergência foram desenvolvidos, um deles orientado pelo modelo Quantify e outro dirigido pelo modelo do estado da arte (User-Fusion). Em estudo de caso, eventos de roubo relatados ao serviço de atendimento a emergências da Polícia Militar do Estado de São Paulo (PMESP) foram submetidos aos sistemas e avaliados por operadores da PMESP, revelando índices superiores de SAW pelo emprego do modelo Quantify. Tais resultados positivos corroboram com a necessidade deste novo modelo e metodologia, além de revelar uma oportunidade de enriquecimento do sistema atual de atendimento a emergências utilizado pela PMES

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The popularization of the Internet has provided an increase in the number of web applications that work with critical information. Parallel to this, attacks that exploit the vulnerabilities of these applications has also grown. This scenario has stimulated companies to invest in tools to monitor their network infrastructure in order to detect malicious activity. One of the main tools used by companies to monitor their network infrastructures and identifying attacks are Intrusion Detection Systems. However, due to expansion of the volume of data in computer networks, these systems are becoming limited. In contrast, researchers have explored the construction of Internet Early Warning Systems to monitor malicious activities on the Internet. This work proposes a data model of a knowledge base for Internet EarlyWarning Systems. The model represents the data of different aspects of the network with a focus on events related to intrusion detection, such as data of alerts generated by intrusion detection systems, information on response measures, traffic statistics and signatures of known attacks. A case study on a real network infrastructure demonstrates the applicability of the data model of knowledge base and identifies the advantages of its use. Furthermore, the data stored in the knowledge base potentializes the construction of situational awareness of monitored environment, directing the activities of the security team and helping in the decision process responses to potential attacks. / A popularização da Internet tem proporcionado um aumento no número de aplicações web que trabalham com informações críticas. Em paralelo a isso, os ataques que exploram as vulnerabilidades dessas aplicações também tem crescido. Esse cenário tem estimulado as empresas a investir em ferramentas para monitorar sua infraestrutura de rede, visando a detecção de atividades mal-intencionadas. Uma das principais ferramentas utilizadas pelas empresas para o monitoramento de suas infraestruturas de redes e identificação de ataques são os Sistemas de Detecção de Intrusão. No entanto, devido a expansão do volume de dados que trafegam nas redes de computadores, estes sistemas estão tornando-se limitados. Em contrapartida, pesquisadores têm explorado a construção de Internet Early Warning Systems para o monitoramento de atividades maliciosas na Internet. Este trabalho propõe a modelagem de dados de uma base de conhecimento para Internet Early Warning Systems. O modelo representa os dados de diferentes aspectos da rede com foco em eventos relacionados a detecção de intrusão, tais como: dados de alertas gerados por sistemas de detecção de intrusão, informações sobre medidas de respostas, estatísticas do tráfego e assinaturas de ataques já conhecidos. Um estudo de caso em uma infraestrutura de rede real demonstra a aplicabilidade do modelo de dados da base de conhecimento e permite identificar as vantagens de sua utilização. Além disso, os dados armazenados na base de conhecimento potencializam a construção de uma consciência situacional do ambiente monitorado, direcionando as atividades da equipe de segurança e auxiliando no processo de decisão de respostas a ataques em potencial.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-04-19T14:31:07Z No. of bitstreams: 1 TeseACMO.pdf: 3842026 bytes, checksum: 7081c677ee2f15ff2fd1eb1c4a5281da (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-04-27T14:02:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseACMO.pdf: 3842026 bytes, checksum: 7081c677ee2f15ff2fd1eb1c4a5281da (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-04-27T14:02:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseACMO.pdf: 3842026 bytes, checksum: 7081c677ee2f15ff2fd1eb1c4a5281da (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-27T18:11:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseACMO.pdf: 3842026 bytes, checksum: 7081c677ee2f15ff2fd1eb1c4a5281da (MD5) Previous issue date: 2016-12-13 / Não recebi financiamento / Situation Awareness (SAW) is a cognitive process defined as the perception of elements and events within a time frame, the understanding of their situation and the projection of their status. SAW is a prerequisite for decision-making in dynamic and complex systems and errors in SAW are an acknowledged source of human errors and accidents. Its study is pivotal in many industries, such as aviation, military, oil, gas and rails, and it is being increasingly considered for maintenance, since this activity is deemed critical for every industry. New technologies to support maintenance, such as E-Maintenance, will provide easier access to the desired information to technicians, but the way new technologies lead to improved SAW is influenced by how information is presented in the User Interface (UI), and many UIs for maintenance technicians support their decision-making regarding procedural and technical criteria, but not economical, legal, ethical and political. Therefore, they only allow a partial development of the user SAW, but not the complete comprehension and projection of a situation. These UIs ignore information requirements such as: risks and conditions of the environment; automations; actions and decisions of team members; rules, regulations and policies of enterprises. Therefore, the design and development of UIs to improve SAW in maintenance is compromised by the few solutions in the state of the art for SAW supportive UI design, for model-based design process and for frameworks and reference architectures. Cognizant to this gap, this thesis proposes a solution for the design and development of Situation Awareness support User Interfaces (SASUI) for maintenance work. For that three contributions are proposed: a conceptual framework of Situation Awareness Aspects (FSA) that assists developers in structuring heterogeneous sources of data into a knowledge representation model, to obtain a state oriented view of SAW; a multiagent architecture that instantiates and controls UIs to improve their support of SAW, by using a blend of SAW and UI agents to express the situation (and its projection) of real world entities in the UI; a methodology to create Model-based SAW User Interfaces (MBSAW-UI), in which designers model agents that will assist users in acquiring the SAW necessary for their decision-making process. These contributions follow a Cognitive Engineering approach to guide software developers in the UI design process and also empower domain experts to model their UIs, enabling an End-User Development (EUD) paradigm that facilitate future updates to the system. A study case of a maintenance activity was developed to evaluate these solutions, with two interfaces: a UI designed using MBSAW-UI; a UI designed using solely a Hierarchical Task Analysis. An experiment was performed and showed a 78% increase in SAW with the UI designed to support SAW, which lead to enhanced efficacy (3,85x less errors) and safety (3,87x less errors regarding unsafe behavior). / Consciência Situacional (SAW) é um processo cognitivo definido como a percepção de elementos e eventos em um volume de tempo e espaço, o entendimento da situação atual e a projeção do seu estado futuro. SAW é um pré-requisito para a tomada de decisão em sistemas complexos e dinâmicos, e os problemas em SAW são uma fonte reconhecida de erros humanos e acidentes. O estudo de SAW não só é fundamental em muitos setores (como, por exemplo, aviação, forças armadas, óleo, gás e ferrovias), como vem sendo considerado, de forma crescente, em áreas como a manutenção, que é uma atividade crítica para todas as indústrias. Novas tecnologias para apoio a manutenção, como a E-Manutenção, vão prover melhor acesso a informações desejadas, porém a SAW de um trabalhador que lida com tecnologia está correlacionada a Interface do Usuário (IU) do sistema, e diversas IUs para manutenção apoiam a tomada de decisão considerando critérios procedurais e técnicos, mas não econômicos, legais, éticos e políticos. Portanto elas somente apoiam um desenvolvimento parcial da SAW de seu usuário, mas não a completa compreensão e projeção da situação. Estas interfaces ignoram requisitos de informação como: riscos e condições do ambiente; automações; ações e decisões de colegas de equipe; regras, regulamentos e políticas das empresas. Dessa forma, o design e desenvolvimento de IUs para aprimorar a SAW na manutenção são comprometidos pelas poucas soluções no estado da arte de design de IU para apoio a SAW, de processos de design baseado em modelos e de frameworks e arquiteturas de referência. Ciente desta lacuna, esta tese propõe uma solução para design e desenvolvimento de Interfaces do Usuário que apoiam o estabelecimento de SAW (SASUI) em trabalhos de manutenção. Três contribuições foram geradas: um framework conceitual de aspectos de SAW (FSA) que auxilia desenvolvedores a estruturar fontes de dados heterogêneas em um modelo de representação do conhecimento, para obter uma visão de SAW orientada a estado; uma arquitetura multiagente que instancia e controla IUs para aprimorar o apoio a SAW, usando uma combinação de agentes de SAW e IU que expressam a situação (e projeção) de entidades do mundo real; e, finalmente, uma metodologia para criar IUs para SAW baseada em modelos (MBSAW-UI), na qual designers modelam agentes que irão auxiliar usuários a adquirir a SAW necessária para seu processo de tomada de decisão. Estas contribuições seguem uma abordagem de Engenharia Cognitiva para guiar desenvolvedores de software no processo de design de IU e para permitir especialistas de domínio a modelar suas IUs, habilitando um paradigma de End-User Development (EUD) que facilita futuras atualizações ao sistema. Foi desenvolvido um estudo de caso de uma atividade de manutenção para avaliar as soluções propostas, usando duas interfaces: uma projetada usando a metodologia MBSAWUI; e outra usando somente análise hierárquica de tarefas. Experimentos realizados mostram que as interfaces geradas com a metodologia proposta neste trabalho proporcionaram um aumento de 78% na SAW, o que levou a uma melhor eficácia (3,85x menos erros) e segurança (3,87x menos erros relacionados a comportamentos arriscados).