Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Elétrica, 2011. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2012-06-15T13:50:39Z No. of bitstreams: 1 2012_LuisFilipedaCruzNassif.pdf: 2383961 bytes, checksum: da0b72387006c228c284836d695f4629 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2012-06-15T13:50:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_LuisFilipedaCruzNassif.pdf: 2383961 bytes, checksum: da0b72387006c228c284836d695f4629 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-06-15T13:50:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_LuisFilipedaCruzNassif.pdf: 2383961 bytes, checksum: da0b72387006c228c284836d695f4629 (MD5) / Em análises periciais de computadores, usualmente são examinados centenas de milhares de arquivos. Grande parte dos dados desses arquivos é constituída por texto não estruturado, cuja análise por parte dos peritos é difícil de ser realizada. Nesse contexto, o uso de métodos automatizados de análise baseados na mineração de textos é de grande interesse. Particularmente, algoritmos de agrupamento podem facilitar a descoberta de conhecimentos novos e úteis nos textos sob análise. Este trabalho apresenta uma abordagem para aplicar agrupamento de documentos em análises periciais de computadores apreendidos durante investigações policiais. Para ilustrar tal abordagem, foi realizado um estudo comparativo de seis algoritmos de agrupamento de dados (K-means, K-medoids, Single Link, Complete Link, Average Link e CSPA) aplicados a cinco bases de dados textuais provenientes de investigações reais. Foram realizados experimentos utilizando-se diferentes combinações de parâmetros, totalizando dezoito instanciações diferentes dos algoritmos. Adicionalmente, dois índices de validade relativos (Silhueta e sua versão simplificada) foram utilizados para estimar automaticamente o número de grupos. Estudos relacionados encontrados na literatura se mostram significativamente mais limitados do que o estudo aqui apresentado, especialmente ao se considerar a variedade de algoritmos utilizados e a estimativa automática do número de grupos. Nesse contexto, o presente estudo poderá servir como ponto de partida para aqueles interessados em desenvolver pesquisas neste domínio de aplicação específico. Além disso, os experimentos realizados mostram que os algoritmos hierárquicos Average Link e Complete Link proporcionaram os melhores resultados. Os algoritmos particionais K-means e K-medoids, quando adequadamente inicializados, apresentaram resultados similares àqueles obtidos pelos algoritmos hierárquicos. Este estudo também apresenta e discute diversos resultados práticos mais específicos que podem ser úteis para pesquisadores e praticantes de análises forenses computacionais. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / In computer forensic analysis, hundreds of thousands of files are usually analyzed. Most of the data available in these files consists of unstructured text that are hard to be analyzed by human beings. In this context, the use of automated techniques, based on text mining, is of great relevance. In particular, clustering algorithms can help to find new, useful, and potentially actionable knowledge from text files. This work presents an approach that applies document clustering algorithms to forensic analysis of computers seized in police investigations. It was carried out a comparative study of six clustering algorithms – Kmeans, K-medoids, Single Link, Complete Link, Average Link and CSPA – when applied to five textual databases derived from real cases. A variety of experiments, using different combinations of parameter values, have been performed by running 18 different instantiations of the algorithms under study. In addition, two relative validity indexes for automatically estimating the number of groups – the Silhouette index and its simplified version – have been empirically assessed. To the best of our knowledge, studies of this nature, especially considering a variety of different clustering algorithms and the automatic estimation of the number of clusters, have not been reported in the literature about computer forensics. This study can thus serve as a starting point for researchers interested in developing further research in this particular application domain. In brief, the experiments performed on five real-world datasets show that the hierarchical algorithms known as Average Link and Complete Link provided the best performances. The partitional algorithms K-means and K-medoids, when appropriately initialized, have shown similar performances to those hierarchical algorithms. This study also presents and discusses several practical results for both researchers and practitioners of computer forensic analysis

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Raquel Viana (tempestade_b@hotmail.com) on 2010-04-07T20:04:40Z No. of bitstreams: 1 2009_MarceloGuimaraesMendes.pdf: 2812113 bytes, checksum: 220877137a9b0ae31086022f2757906a (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-04-15T01:01:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_MarceloGuimaraesMendes.pdf: 2812113 bytes, checksum: 220877137a9b0ae31086022f2757906a (MD5) / Made available in DSpace on 2010-04-15T01:01:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_MarceloGuimaraesMendes.pdf: 2812113 bytes, checksum: 220877137a9b0ae31086022f2757906a (MD5) Previous issue date: 2009 / O presente trabalho apresenta um estudo da utilização da estimativa do canal (sounding) aplicado ao enlace reverso de uma das tecnologias de próxima geracão das redes celulares, conhecida como Long Term Evolution - LTE. Primeiramente, serão estudadas as técnicas de acesso de rá- dio utilizadas para o LTE, e que servem de base para o estudo da alocação de recursos. Depois abordaremos as principais características do LTE, buscando um melhor entendimento da estrutura de quadros e das grades de recursos, o que servirá para um melhor entendimento das possíveis formas de alocação de recursos. Após isto, serão estudados os principais algoritmos de alocação de recursos, e alguns algoritmos encontrados na literatura. Será feito um estudo da utilização do sounding nos algoritmos de maximização da taxa de transmissão, aleatório e de justiça proporcional. Veremos que há um impacto signi_cativo com a utilização do sounding na alocação de recursos. Teremos melhoras nas taxas de transmissão, melhoras na justiça do sistema e aumento da taxa mínima do sistema. Serão analisadas as formas de utilização do sounding, através de intervalos de subquadros especi_cados em norma, o qual torna o desa_o de fazer um dimensionamento desse parâmetro um ponto essencial para um melhor aproveitamento do sistema. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents a study of the use of the channel estimate applied at uplink to a technology of next generation of cellular networks, known as Long Term Evolution - LTE. Firstly will be studied the techniques of radio access used for LTE and used as the basis for the study of the resources' allocation. Then we will discuss the main features of LTE, seeking a better understanding of frame's structure and grid of resources which is used to better knowledge of the possible ways of allocation of resources. After this, we will study the major algorithms of allocation of resources, and some algorithms at the literature.We'll do a study of the use of sounding in max sum rate algorithms, random algorithms and proportional fairness scheduling.We will see that we have a signi_cative impact with the use of sounding in the allocation of resources. We improved the rates of transmission, improvements in the justice of system and increasing the minimum rate of the system. Will examine ways to use the sounding through subframes intervals, speci_ed in 3gpp standard.That does with that is a challenge to do a good planning of that parameter and an essential point for a better use of the system.