Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2016-12-22 / The forensic work is of extreme relevance for police investigation and important material evidence during the stage of criminal trial. Computer science forensic work mainly involves extracting and analyzing data from smartphone-type mobile devices that are seized at crime scenes or in search and seizure operations. The Forensic Departments, however, can not meet the demand due to the growing number of requests and the volume of data and texts to analyze. The problem lies partly in the forensic tools used to analyze mobile instant messaging, which have low reliability in their results, and the dynamic nature of the linguistic expressions used by the suspects. This work proposes a methodology for automatic identification of messages of police interest using techniques of Natural Language Processing (PLN), specifically Semantic Role Labeling (SRL). The methodology is based on the semantics of frames that defines linguistic situations and the semantic roles involved. For example, it is possible to identify not only that a message contains terms that indicate a crime (drug trafficking) but also the elements involved in the crime (such as the drug marketed, the place of sale, the amounts involved etc.). Another contribution of the work was the definition of a database of forensic semantic frames - FrameFor.BR, generated from FrameNet. Experimental evaluations of the system and the FrameFor.BR base evidenced an increase in coverage in relation to the current approaches used by forensic experts, contributing to improve reliability and reduce the time required for compiling computer expert reports. Keywords: Computer forensic, FrameNet, natural language processing, mobile devices. / O trabalho pericial é de extrema relevância para investigação policial e importante prova material durante a etapa de processo penal. A perícia de computação envolve, principalmente, a extração e análise de dados de dispositivos móveis do tipo smartphones que são apreendidos em locais de crime ou em operações de busca e apreensão. Os institutos de perícias, porém, não conseguem atender à demanda devido à crescente quantidade de solicitações e ao volume de dados e textos para analisar. O problema está, em parte, nas ferramentas forenses utilizadas para análise de mensagens instantâneas de dispositivos móveis, as quais apresentam baixa confiabilidade em seus resultados, além do caráter dinâmico das expressões linguísticas utilizadas pelos suspeitos, sendo necessária a completa leitura do material analisado, pelos peritos. Esse trabalho propõe uma metodologia para identificação automática de mensagens de interesse policial através do uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), especificamente de anotação de papeis semânticos (em inglês, Semantic Role Labeling - SRL). A metodologia é baseada na semântica de frames que define situações linguísticas e os papéis semânticos envolvidos. Por exemplo, é possível identificar não somente que uma mensagem contém termos que indiciam um crime (tráfico de drogas) mas também os elementos envolvidos no crime (como a droga comercializada, local da venda, valores envolvidos etc). Outra contribuição do trabalho, foi a definição de uma base de frames semânticos forenses - FrameFor.BR, gerada a partir da FrameNet. Avaliações experimentais do sistema e da base FrameFor.BR evidenciaram um aumento na cobertura em relação as atuais abordagens utilizadas pelos peritos forenses, contribuindo para melhoria da confiabilidade e na redução do tempo necessário para elaboração de laudos periciais de informática. Palavras-chave: Computação forense, FrameNet, processamento de linguagem natural, dispositivos móveis.

Nos últimos anos, o volume de dados e de informações disponíveis pelas RSSF cresceu consideravelmente por ser uma tecnologia que permite o desenvolvimento de aplicações em diversos tipos de ambientes (pervasivos, ubíquos, ambientes controlados e de difícil acesso), fazendo com que a preocupação em gerenciar esse conteúdo se tornasse maior. Dentre as propostas apresentadas, um grande número utiliza ontologias como forma de organizar e categorizar dados; existem duas questões chaves na gerência de dados nas redes de sensores sem fio: o armazenamento de dados e o processamento da consulta. O presente trabalho propõe uma abordagem semântica para o gerenciamento dos dados dinâmicos e estáticos da rede, oferecendo um serviço de metadados sobre as RSSF e suas aplicações; esta técnica baseia-se na construção de ontologias que permitem escalabilidade, incremento de eficiência das atividades do ambiente e reusabilidade. Verificou-se mediante testes realizados baseados em consultas sobre a ontologia que o modelo proposto é apropriado, e que a busca baseada em semântica resulta na obtenção de dados das RSSF de forma mais adequada, quanto comparada com as abordagens tradicionais. / In the recent years, the volume of data available from wireless sensor networks (WSN) has increased considerably. WSN is a technology that allows the development of applications in various types of environments (pervasives, Ubiquitous, controlled and with difficult access environment), doing that concern for content managing is greater. Among the proposals, many use ontologies as a way to organize and categorize data; there are two key issues in data management in WSN: data storage and query processing. The present work proposes a semantic approach to the management of dynamic and static data from the network, providing a metadata service on WSN and its applications; this technique is based on the construction of ontologies that allows scalability, enhancement of efficiency in the activities of the environment and reusability. It was verified by means of tests based on querys on the ontology that the proposed model is appropriate, and that the search based on semantics provided retrieval of data from WSN more adequately, as compared with traditional approaches.

Nos últimos anos, o volume de dados e de informações disponíveis pelas RSSF cresceu consideravelmente por ser uma tecnologia que permite o desenvolvimento de aplicações em diversos tipos de ambientes (pervasivos, ubíquos, ambientes controlados e de difícil acesso), fazendo com que a preocupação em gerenciar esse conteúdo se tornasse maior. Dentre as propostas apresentadas, um grande número utiliza ontologias como forma de organizar e categorizar dados; existem duas questões chaves na gerência de dados nas redes de sensores sem fio: o armazenamento de dados e o processamento da consulta. O presente trabalho propõe uma abordagem semântica para o gerenciamento dos dados dinâmicos e estáticos da rede, oferecendo um serviço de metadados sobre as RSSF e suas aplicações; esta técnica baseia-se na construção de ontologias que permitem escalabilidade, incremento de eficiência das atividades do ambiente e reusabilidade. Verificou-se mediante testes realizados baseados em consultas sobre a ontologia que o modelo proposto é apropriado, e que a busca baseada em semântica resulta na obtenção de dados das RSSF de forma mais adequada, quanto comparada com as abordagens tradicionais. / In the recent years, the volume of data available from wireless sensor networks (WSN) has increased considerably. WSN is a technology that allows the development of applications in various types of environments (pervasives, Ubiquitous, controlled and with difficult access environment), doing that concern for content managing is greater. Among the proposals, many use ontologies as a way to organize and categorize data; there are two key issues in data management in WSN: data storage and query processing. The present work proposes a semantic approach to the management of dynamic and static data from the network, providing a metadata service on WSN and its applications; this technique is based on the construction of ontologies that allows scalability, enhancement of efficiency in the activities of the environment and reusability. It was verified by means of tests based on querys on the ontology that the proposed model is appropriate, and that the search based on semantics provided retrieval of data from WSN more adequately, as compared with traditional approaches.

Submitted by Algacilda Conceição (algacilda@sibi.ufrj.br) on 2018-04-02T15:41:37Z No. of bitstreams: 1 133292.pdf: 1935557 bytes, checksum: 8dabaf84151d289c26c97704843a3bfe (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-02T15:41:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 133292.pdf: 1935557 bytes, checksum: 8dabaf84151d289c26c97704843a3bfe (MD5) Previous issue date: 1973-08 / Um tipo de gramática chamado “Gramáticas Indiciais” foi definido por Alfred V. Aho em Austin, Texas, no ano de 1967. As linguagens geradas por gramáticas indiciais são chamadas linguagens indiciais. As classes de linguagens indiciais incluem, propriamente, as classes de linguagens livre de contexto e é um subconjunto próprio de classe de linguagens sensíveis ao contexto. O nosso objetivo neste trabalho é atribuir probabilidades às produções das gramáticas indiciais e estudar a consistência das linguagens geradas por essas gramáticas. / A new type of grammar for generating formal languages, called indexed gramar, was presented by Alfred V. Aho, in Austin, Texas, 1967. The languages generated by indexed grammars are called indexed languages. The class of languages generated by indexed grammars properly includes a11 context free languages and is a proper subset of the class of context sensitive languages. The objective in this work is to assign propability to each production of the indexed grammar and study the consistency of the indexed language generated by it.