Um dos objetivos mais importantes de qualquer sistema de detecção de fraudes, independente de seu domínio de operação, é detectar o maior número de fraudes com menor número de alarmes falsos, também denominados de falsos positivos. A existência de falsos positivos é um fato inerente a qualquer sistema de detecção fraudes. O primeiro passo para alcançar esse objetivo é identificar os atributos que podem ser usados para diferenciar atividades legítimas das fraudulentas. O próximo passo consiste em identificar um método para cada atributo escolhido para efetuar essa distinção. A escolha adequada dos atributos e dos métodos correspondentes determina em grande parte o desempenho de um detector de fraudes tanto em termos da relação entre o número de fraudes detectadas e o número de falsos positivos, quanto em termos de tempo de processamento. O desafio desta escolha é maior ao se tratar de um detector de fraudes em tempo real, isto é, fazer a detecção antes que a fraude seja concretizada. O objetivo deste trabalho é apresentar a proposta de uma arquitetura de um sistema de detecção de fraudes em tempo real em transações bancárias via Internet, baseando-se em observações do comportamento local e global de usuários. O método estatístico baseado em análise diferencial é usado para obter a evidência local de uma fraude. Neste caso, a evidência de fraude é baseada na diferença entre os perfis de comportamento atual e histórico do usuário. A evidência local de fraude é fortalecida ou enfraquecida pelo comportamento global do usuário. Neste caso, a evidência de fraude é baseada no número de acessos efetuados em contas diferentes feitos pelo dispositivo utilizado pelo usuário, e por um valor probabilístico que varia com o tempo. A teoria matemática de evidências de Dempster-Shafer é utilizada para combinar estas evidências e obter um escore final. Este escore é então comparado com um limiar para disparar um alarme indicando a fraude. A principal inovação e contribuição deste trabalho estão na definição e exploração dos métodos de detecção baseados em atributos globais que são de natureza específica do domínio de transações financeiras. Os resultados da avaliação utilizando uma base de dados com registros de transações correspondentes a perfis reais de uso demonstraram que a integração de um detector baseado em atributos globais fez aumentar a capacidade do sistema de detectar fraudes em 20%. / One of the most important goals of any fraud detection system, whichever is the domain where it characterizes the possibility for fraud, is to detect the largest number of frauds with fewer false alarms, also denominated false positives. The existence of false positives is a fact inherent to any fraud detection system. The first step in achieving this goal is to identify the attributes that can be used to differentiate between legitimate and fraudulent activities. The next step is to identify a method for each attribute chosen to make this distinction. The proper choice of the attributes and corresponding methods largely determines the performance of a fraud detector, not only in terms of the rate between the number of detected frauds and the number of false positives, but in terms of processing time. The challenge of this choice is higher when dealing with fraud detection in real time, that is, making the detection before the fraud is carried out. The aim of this work is to present the proposal of an architecture of a real time fraud detection system for Internet banking transactions, based on local and global observations of users behavior. The statistical method based on differential analysis is used to obtain the local evidence of fraud. In this case, the evidence of fraud is based on the difference between the current and historical behavior of the user. The frauds local evidence is strengthened or weakened by the users global behavior. In this case, the evidence of fraud is based on the number of accesses performed on different accounts made by the device used by the user and by a probability value that varies over time. The Dempster-Shafers mathematical theory of evidence is applied in order to combine these evidences for final suspicion score of fraud. This score is then compared with a threshold to trigger an alarm indicating the fraud. The main innovation and contribution of this work are the definition and exploration of detection methods based on global attributes which are domain specific of financial transactions. The evaluation results using a database with records of transactions corresponding to actual usage profiles showed that the integration of a detector based on global attributes improves the system capacity to detect frauds in 20%.

Um dos objetivos mais importantes de qualquer sistema de detecção de fraudes, independente de seu domínio de operação, é detectar o maior número de fraudes com menor número de alarmes falsos, também denominados de falsos positivos. A existência de falsos positivos é um fato inerente a qualquer sistema de detecção fraudes. O primeiro passo para alcançar esse objetivo é identificar os atributos que podem ser usados para diferenciar atividades legítimas das fraudulentas. O próximo passo consiste em identificar um método para cada atributo escolhido para efetuar essa distinção. A escolha adequada dos atributos e dos métodos correspondentes determina em grande parte o desempenho de um detector de fraudes tanto em termos da relação entre o número de fraudes detectadas e o número de falsos positivos, quanto em termos de tempo de processamento. O desafio desta escolha é maior ao se tratar de um detector de fraudes em tempo real, isto é, fazer a detecção antes que a fraude seja concretizada. O objetivo deste trabalho é apresentar a proposta de uma arquitetura de um sistema de detecção de fraudes em tempo real em transações bancárias via Internet, baseando-se em observações do comportamento local e global de usuários. O método estatístico baseado em análise diferencial é usado para obter a evidência local de uma fraude. Neste caso, a evidência de fraude é baseada na diferença entre os perfis de comportamento atual e histórico do usuário. A evidência local de fraude é fortalecida ou enfraquecida pelo comportamento global do usuário. Neste caso, a evidência de fraude é baseada no número de acessos efetuados em contas diferentes feitos pelo dispositivo utilizado pelo usuário, e por um valor probabilístico que varia com o tempo. A teoria matemática de evidências de Dempster-Shafer é utilizada para combinar estas evidências e obter um escore final. Este escore é então comparado com um limiar para disparar um alarme indicando a fraude. A principal inovação e contribuição deste trabalho estão na definição e exploração dos métodos de detecção baseados em atributos globais que são de natureza específica do domínio de transações financeiras. Os resultados da avaliação utilizando uma base de dados com registros de transações correspondentes a perfis reais de uso demonstraram que a integração de um detector baseado em atributos globais fez aumentar a capacidade do sistema de detectar fraudes em 20%. / One of the most important goals of any fraud detection system, whichever is the domain where it characterizes the possibility for fraud, is to detect the largest number of frauds with fewer false alarms, also denominated false positives. The existence of false positives is a fact inherent to any fraud detection system. The first step in achieving this goal is to identify the attributes that can be used to differentiate between legitimate and fraudulent activities. The next step is to identify a method for each attribute chosen to make this distinction. The proper choice of the attributes and corresponding methods largely determines the performance of a fraud detector, not only in terms of the rate between the number of detected frauds and the number of false positives, but in terms of processing time. The challenge of this choice is higher when dealing with fraud detection in real time, that is, making the detection before the fraud is carried out. The aim of this work is to present the proposal of an architecture of a real time fraud detection system for Internet banking transactions, based on local and global observations of users behavior. The statistical method based on differential analysis is used to obtain the local evidence of fraud. In this case, the evidence of fraud is based on the difference between the current and historical behavior of the user. The frauds local evidence is strengthened or weakened by the users global behavior. In this case, the evidence of fraud is based on the number of accesses performed on different accounts made by the device used by the user and by a probability value that varies over time. The Dempster-Shafers mathematical theory of evidence is applied in order to combine these evidences for final suspicion score of fraud. This score is then compared with a threshold to trigger an alarm indicating the fraud. The main innovation and contribution of this work are the definition and exploration of detection methods based on global attributes which are domain specific of financial transactions. The evaluation results using a database with records of transactions corresponding to actual usage profiles showed that the integration of a detector based on global attributes improves the system capacity to detect frauds in 20%.

A diversidade de interações que ocorre dentro de sistemas biológicos, considerando desde as organelas de uma célula até toda a biosfera, pode ser modelada por meio da teoria de redes. A dinâmica das interações entre os elementos é uma propriedade intrínseca desses sistemas. Diversas ferramentas foram propostas para comparar redes, que representam os muitos estados assumidos por um sistema. Porém, nenhuma delas é capaz de comparar características estruturais de mais de duas redes simultaneamente. Devido à grande quantidade de estados que um sistema pode assumir, construímos uma ferramenta estatística para comparar duas ou mais redes e indicar variáveis chave no processo estudado. A principal proposta deste trabalho foi comparar redes de correlação usando medidas baseadas nos espectros dos grafos (conjunto de autovalores das matrizes de adjacência), como a distribuição espectral. Essa medida está associada a diversas características estruturais das redes como o número de caminhos, diâmetro e cliques. Além da distribuição espectral, também comparamos as redes por entropia espectral, distribuição dos graus e pelas centralidades dos nós. Usamos dois diferentes conjuntos de dados biológicos (expressão gênica de células tumorais e metabolismo vegetal) para realizar os testes de desempenho da ferramenta e para os estudos de caso. O método proposto está implementado em um pacote do programa R, chamado BioNetStat, com interface gráfica para o usuário leigo em programação. Constatamos que os testes são eficientes em diferenciar mais de duas redes. Além disso, o aumento do número de redes comparadas e a queda dos números de unidades amostrais, diminui o poder estatístico do teste. Mostramos ainda que ocorre uma economia de tempo significativa ao realizarmos uma única análise para comparar muitas redes ao invés de compará-las par-a-par. Além disto, o método apontou grupos de variáveis com papel central nos sistemas biológicos estudados que não foram encontrados nas análises onde apenas a expressão ou concentração dos elementos foi estudada. Foi possível assim diferenciar células de tipos cancerígenos ou órgãos de organismos vegetais através das centralidades das redes. As variáveis levantadas possibilitam ao usuário gerar hipóteses sobre seus papeis nos processos em estudo. O BioNetStat pode assim ajudar a detectar possíveis novas descobertas associadas a mecanismos de funcionamento de sistemas. / The diversity of interactions, which are among elements of the biological systems, can be studied based on the networks theory. Moreover, the dynamic of these interactions is an inherent trait of those systems. In this sense, several tools have been proposed to compare networks, in that each network represents a state assumed by the system. However, the biological systems generally can assume much more than two biological states and none of the tools are able to compare structural characteristics among more than two networks simultaneously. To solve this issue, we developed a statistical tool to compare two or more networks and highlight key variables of a system. Here we describe the new method, called BioNetStat, that is able to compare correlation networks using traits that are based on graph spectra (the group of eigenvalues of the adjacency matrix), such as the spectral distribution. This measure is associated with several structural characteristics of networks such as the number of walks, diameter, and cliques. In addition to the spectral distribution, BioNetStat can also compare networks to the node centralities. We used two different biological datasets, tumoral cells genes expressions and plant metabolism, to evaluate the performance of BioNetStat and as case studies. The tool is implemented in an R package, and it also has a user-friendly interface. We showed that BioNetStat is efficient in distinguishing more than two networks. In comparison with a similar tool (GSCA), the increase in the number of compared networks reduces less the statistical power of the BioNetStat than the GSCA. Furthermore, BioNetStat is able to find signaling pathways in a bigger proportion than the GSCA, complementing tools proposed in the literature. In the case studies, the method pointed out variables, and sets of variables, with a central role in biological systems, which were not highlighted when only gene expression pattern or metabolomics were studied. For instance, BioNetStat allowed us to differentiate among cancer types and plant organs. The BioNetStat results bring new findings on what differentiate the states, giving us a systemic view of our study subject and affording the proposition of new hypotheses about the studied processes.

The present study consists of two independent essays that approach two types of inequality on the state of Bahia which, although being related, have distinct features. The first essay sought to understand the dynamics of production and income disparities between the micro regions of the state of Bahia and to decompose the regional employment growth between 2004-2014, using the Williamson’s coefficient and the shift-share analysis. The results showed that there was a reduction of the interregional inequality of income in the Brazilian territory of Bahia, as well as the reallocation of the formal employment by the productive activities in the micro regions. On the other hand, the second essay brings a discussion about the productive structure influence on the changes in the interpersonal income distribution in the Brazilian State of Bahia. In this case, the base of the analysis is the application of Leontief-Miyazawa’s (1976) model and the impact measurement of exogenous changes on the income. For this purpose, we used data from an input-output matrix of the Bahia state for the year 2009 (PEROBELLI et al., 2015), as well as information about families consumption and income from Household Budge Survey – POF 2002/2003 – and the National Household Sampling Survey – PNAD 2009. Following, we run two simulations aiming to analyze the income’s transfer impact, respectively, on poor and extremely poor families, and the measurement of the Gini's coefficients. The results suggest that the productive sectors present different capacities among themselves to cause changes upon the income distribution, and that governmental transfer cause the reduction of income inequality in the Brazilian State of Bahia. / A presente dissertação é composta por dois ensaios independentes que abordam dois tipos de desigualdade no estado da Bahia que, embora estejam inter-relacionados, possuem caráter distinto. Assim, o primeiro ensaio buscou compreender a dinâmica das disparidades produtiva e de renda entre as microrregiões do estado da Bahia e decompor o crescimento regional do emprego entre os anos 2004 e 2014, utilizando, respectivamente, o coeficiente de Williamson e a análise diferencial-estrutural. Os resultados obtidos revelaram que houve redução da desigualdade inter-regional de renda no território baiano, bem como a realocação do emprego formal gerado pelas atividades produtivas em suas microrregiões. Por sua vez, o segundo ensaio apresenta a discussão acerca da influência da estrutura produtiva sobre as alterações na distribuição interpessoal de renda no estado da Bahia. Nesse caso, a análise está centrada na aplicação do modelo de insumo-produto de Leontief-Miyazawa (1976), a partir do qual foram estimados os impactos de mudanças exógenas sobre a renda. Para tanto, foram utilizados os dados da matriz insumo-produto da Bahia para o ano-base de 2009 (PEROBELLI et al., 2015), bem como as informações de consumo e rendimento das famílias obtidas, respectivamente, por meio da Pesquisa de Orçamento Familiares (POF 2002/2003) e da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD 2009). Na sequência, foram realizadas duas simulações visando analisar o impacto da redução nas transferências de renda (benefícios previdenciários e programas de transferências direta), respectivamente, às famílias pobres e extremamente pobres, e calculados os indicadores de desigualdade de Gini. Os resultados obtidos sugerem que os setores produtivos possuem capacidades distintas entre si de provocar mudanças sobre a distribuição de renda, e que as transferências governamentais atuam como redutores das desigualdades de rendimentos no estado. / São Cristóvão, SE