Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-05-05Bitstream added on 2014-06-13T20:02:21Z : No. of bitstreams: 1 rickli_li_dr_botfca.pdf: 601367 bytes, checksum: abdaa96dc222f7b27de2cdeb6898ad34 (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / O aumento populacional do planeta tem exigido cada vez mais produtividade na agricultura objetivando suprir suas necessidades alimenticias. Um dos mais importantes fatores que determinam o sucesso ou o fracasso desta producao sao as variaveis climaticas, dentre elas, pode-se citar a precipitacao pluviometrica. A presente pesquisa analisou a eficiencia dos fatores funcionais no processo de simulacao de dados diarios de precipitacao utilizando a distribuicao Gama. Foram utilizadas series climatologicas diarias para as localidades de Piracicaba . SP e Ponta Grossa . PR. Para determinacao dos estimadores dos parametros da distribuicao Gama (ãá e ãâ), foram avaliados os procedimentos baseados no metodo dos momentos, da verossimilhanca e o metodo numerico de Greenwood & Durand. Avaliou-se tres geradores de numeros pseudo-aleatorios congruencias e dois algoritmos computacionais para geracao da variavel aleatorias Gama que foram implementados no simulador Sedac_R. Por meio de procedimentos estatisticos a validacao apontou que a escolha adequada do metodo para estimativa dos parametros da distribuicao Gama e o algoritmo computacional para geracao da variavel aleatoria Gama devem ser levados em consideracao na simulacao de series climaticas de precipitacao. Em relacao ao gerador de numeros pseudo-aleatorios os resultados indicaram... / The increase of people in the planet has required more productivity in the agriculture field in order to supply the food need. One of the most important factors that determine the success or the failures of that productivity are the climatic variables, such as the rain precipitation. This research analyzed the efficiency of the functional factors in the precipitation daily data simulation process, using the Gamma distribution. Daily climatic series related to the Piracicaba - SP and Ponta Grossa - PR cities were used. The procedures based on the Greenwood & Durand numerical, Likelihood and Moment methods were evaluated aiming to determine the approximation of the parameters of the Gamma distribution (á and â). Three congruent pseudorandom generators and two computational algorithms to generate the Gamma random variable implemented in the Sedac_R simulator were evaluated. By way of statistics procedures, the validation indicated that the suitable choose to both the approximation method of the parameters of the Gamma distribution (á and â) and the computational algorithm to generate the Gamma random variable must be taken into consideration in the precipitation climatic series simulation. Related to the numerical pseudo-random generator the results showed that it doesn t interferes in the accuracy of the generated data.

Resumo: O aumento populacional do planeta tem exigido cada vez mais produtividade na agricultura objetivando suprir suas necessidades alimenticias. Um dos mais importantes fatores que determinam o sucesso ou o fracasso desta producao sao as variaveis climaticas, dentre elas, pode-se citar a precipitacao pluviometrica. A presente pesquisa analisou a eficiencia dos fatores funcionais no processo de simulacao de dados diarios de precipitacao utilizando a distribuicao Gama. Foram utilizadas series climatologicas diarias para as localidades de Piracicaba . SP e Ponta Grossa . PR. Para determinacao dos estimadores dos parametros da distribuicao Gama (ãá e ãâ), foram avaliados os procedimentos baseados no metodo dos momentos, da verossimilhanca e o metodo numerico de Greenwood & Durand. Avaliou-se tres geradores de numeros pseudo-aleatorios congruencias e dois algoritmos computacionais para geracao da variavel aleatorias Gama que foram implementados no simulador Sedac_R. Por meio de procedimentos estatisticos a validacao apontou que a escolha adequada do metodo para estimativa dos parametros da distribuicao Gama e o algoritmo computacional para geracao da variavel aleatoria Gama devem ser levados em consideracao na simulacao de series climaticas de precipitacao. Em relacao ao gerador de numeros pseudo-aleatorios os resultados indicaram... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The increase of people in the planet has required more productivity in the agriculture field in order to supply the food need. One of the most important factors that determine the success or the failures of that productivity are the climatic variables, such as the rain precipitation. This research analyzed the efficiency of the functional factors in the precipitation daily data simulation process, using the Gamma distribution. Daily climatic series related to the Piracicaba - SP and Ponta Grossa - PR cities were used. The procedures based on the Greenwood & Durand numerical, Likelihood and Moment methods were evaluated aiming to determine the approximation of the parameters of the Gamma distribution (á and â). Three congruent pseudorandom generators and two computational algorithms to generate the Gamma random variable implemented in the Sedac_R simulator were evaluated. By way of statistics procedures, the validation indicated that the suitable choose to both the approximation method of the parameters of the Gamma distribution (á and â) and the computational algorithm to generate the Gamma random variable must be taken into consideration in the precipitation climatic series simulation. Related to the numerical pseudo-random generator the results showed that it doesn’t interferes in the accuracy of the generated data. / Orientador: Ângelo Catâneo / Coorientador: Jorim Souza Virgens Filho / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Manoel Henrique Salgado / Banca: Marcelo Giovaneti Canteri / Banca: José Fernando Mantovani Micali / Doutor

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-10-01T16:46:31Z No. of bitstreams: 1 ELLOÁ BARRETO GUEDES DA COSTA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2011..pdf: 1433883 bytes, checksum: fb9fa0561b94ab2b495915f5f377c364 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-01T16:46:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ELLOÁ BARRETO GUEDES DA COSTA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2011..pdf: 1433883 bytes, checksum: fb9fa0561b94ab2b495915f5f377c364 (MD5) Previous issue date: 2011-03-25 / Este trabalho apresenta um ataque quântico de comprometimento permanente ao gerador pseudo-aleatório de Blum-Micali. A segurança deste gerador, classificado como criptograficamente seguro, baseia-se na hipótese de intratabilidade do problema do logaritmo discreto perante a Computação Clássica. O ataque proposto faz uso do algoritmo quântico de busca em conjunto com o algoritmo quântico para o logaritmo discreto para comprometer a imprevisibilidade do gerador, recuperando todas as saídas passadas e futuras do mesmo. O presente trabalho também descreve generalizações deste ataque que o adequam a uma gama mais vasta de geradores, incluindo geradores da Construção de Blum-Micali e geradores com múltiplos predicados difíceis. Tais generalizações também abrangem a realização de ataques em situações adversas, por exemplo, quando o adversário captura bits não consecutivos ou quando há menos bits que o requerido. Comparado à sua contrapartida clássica, o algoritmo quântico proposto nesse trabalho possui um ganho quadrático em relação à recuperação do representante do estado interno do gerador, seguido de um ganho superpolinomial na obtenção dos demais elementos do estado interno. Estes resultados caracterizam ameaças,elaboradas com Computação Quântica, contra a segurança de geradores utilizados em diversas aplicações criptográficas. / This dissertation presents a quantum permanent compromise attack to the Blum-Micali pseudorandom generator. The security of this generator, classified as cryptographically secure, is based on the hypothesis of intractability of the discrete logarithm problem in Classical Computing. The proposed attack is based on the quantum search algorithm jointly with the quantum discrete logarithm procedure and aims to compromise the unpredictability of the referred generator, recovering all of its past and future outputs. This work also describes generalizations that enables attacks to generators from the Blum-Micali construction and also to generators with multiple hard-core predicates. Such generalizations also allow attacks when the adversary intercepts non-consecutive bits or when there are less bits than required. Compared to its classical counterpart, the proposed algorithm has a quadractic speedup regarding the retrieval of the representant of the generator’s internal state followed by a super polynomial speedup regarding the obtention of the entire generator’sinternalstate. These results represent menaces of the Quantum Computing paradigm against the security of pseudorandom generators adopted in many real-world cryptosystems.