Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4525_1.pdf: 1657788 bytes, checksum: 5abba3555b6cbbc4fa073f1b718d6579 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / O problema da detecção de novidades pode ser definido como a identificação de dados novos ou desconhecidos aos quais um sistema de aprendizagem de máquina não teve acesso durante o treinamento. Os algoritmos para detecção de novidades são projetados para classificar um dado padrão de entrada como normal ou novidade. Esses algoritmos são usados em diversas areas, como visão computacional, detecçãao de falhas em máquinas, segurança de redes de computadores e detecção de fraudes. Um grande número de sistemas pode ter seu comportamento modelado por séries temporais. Recentemente o pro oblema de detecção de novidades em séries temporais tem recebido considerável atenção. Várias técnicas foram propostas, incluindo téecnicas baseadas em previsão de séries temporais com redes neurais artificiais e em classificação de janelas das s´eries temporais. As t´ecnicas de detec¸c ao de novidades em s´eries temporais atrav´es de previs ao t em sido criticadas devido a seu desempenho considerado insatisfat´orio. Em muitos problemas pr´aticos, a quantidade de dados dispon´ıveis nas s´eries ´e bastante pequena tornando a previs ao um problema ainda mais complexo. Este ´e o caso de alguns problemas importantes de auditoria, como auditoria cont´abil e auditoria de folhas de pagamento. Como alternativa aos m´etodos baseados em previs ao, alguns m´etodos baseados em classificação foram recentemente propostos para detecção de novidades em séries temporais, incluindo m´etodos baseados em sistemas imunol´ogicos artificiais, wavelets e m´aquinas de vetor de suporte com uma ´unica classe. Esta tese prop oe um conjunto de m´etodos baseados em redes neurais artificiais para detecção de novidades em séries temporais. Os métodos propostos foram projetados especificamente para detec¸c ao de fraudes decorrentes de desvios relativamente pequenos, que s ao bastante importantes em aplica¸c oes de detec¸c ao de fraudes em sistemas financeiros. O primeiro m´etodo foi proposto para melhorar o desempenho de detec¸c ao de novidades baseada em previs ao. Este m´etodo ´e baseado em intervalos de confian¸ca robustos, que s ao usados para definir valores adequados para os limiares a serem usados para detec¸c ao de novidades. O m´etodo proposto foi aplicado a diversas s´eries temporais financeiras e obteve resultados bem melhores que m´etodos anteriores baseados em previs ao. Esta tese tamb´em prop oe dois diferentes m´etodos baseados em classifica¸c ao para detec ¸c ao de novidades em s´eries temporais. O primeiro m´etodo ´e baseado em amostras negativas, enquanto que o segundo m´etodo ´e baseado em redes neurais artificiais RBFDDA e n ao usa amostras negativas na fase de treinamento. Resultados de simula¸c ao usando diversas s´eries temporais extra´ıdas de aplica¸c oes reais mostraram que o segundo m´etodo obt´em melhor desempenho que o primeiro. Al´em disso, o desempenho do segundo m´etodo n ao depende do tamanho do conjunto de teste, ao contr´ario do que acontece com o primeiro m´etodo. Al´em dos m´etodos para detec¸c ao de novidades em s´eries temporais, esta tese prop oe e investiga quatro diferentes m´etodos para melhorar o desempenho de redes neurais RBF-DDA. Os m´etodos propostos foram avaliados usando seis conjuntos de dados do reposit´orio UCI e os resultados mostraram que eles melhoram consideravelmente o desempenho de redes RBF-DDA e tamb´em que eles obt em melhor desempenho que redes MLP e que o m´etodo AdaBoost. Al´em disso, mostramos que os m´etodos propostos obt em resultados similares a k-NN. Os m´etodos propostos para melhorar RBF-DDA foram tamb´em usados em conjunto com o m´etodo proposto nesta tese para detec¸c ao de novidades em s´eries temporais baseado em amostras negativas. Os resultados de diversos experimentos mostraram que esses m´etodos tamb´em melhoram bastante o desempenho da detec¸c ao de fraudes em s´eries temporais, que ´e o foco principal desta tese.

A evolução da tecnologia da informação popularizou o uso de sistemas computacionais para a automação de tarefas operacionais. As tarefas de implantação e manutenção desses sistemas computacionais, por outro lado, não acompanharam essa tendência de forma ágil, tendo sido, por anos, efetuadas de forma manual, implicando alto custo, baixa produtividade e pouca qualidade de serviço. A fim de preencher essa lacuna foi proposta uma iniciativa denominada Computação Autônoma, a qual visa prover capacidade de autogerenciamento a sistemas computacionais. Dentre os aspectos necessários para a construção de um sistema autônomo está a detecção de intrusão, responsável por monitorar o funcionamento e fluxos de dados de sistemas em busca de indícios de operações maliciosas. Dado esse contexto, este trabalho apresenta um sistema autônomo de detecção de intrusões em aplicações Web, baseado em técnicas de aprendizado de máquina com complexidade computacional próxima de linear. Esse sistema utiliza técnicas de agrupamento de dados e de detecção de novidades para caracterizar o comportamento normal de uma aplicação, buscando posteriormente por anomalias no funcionamento das aplicações. Observou-se que a técnica é capaz de detectar ataques com maior autonomia e menor dependência sobre contextos específicos em relação a trabalhos anteriores / The use of computers to automatically perform operational tasks is commonplace, thanks to the information technology evolution. The maintenance of computer systems, on the other hand, is commonly performed manually, resulting in high costs, low productivity and low quality of service. The Autonomous Computing initiative aims to approach this limitation, through selfmanagement of computer systems. In order to assemble a fully autonomous system, an intrusion detection application is needed to monitor the behavior and data flows on applications. Considering this context, an autonomous Web intrusion detection system is proposed, based on machine-learning techniques with near-linear computational complexity. This system is based on clustering and novelty detection techniques, characterizing an application behavior, to later pinpoint anomalies in live applications. By conducting experiments, we observed that this new approach is capable of detecting anomalies with less dependency on specific contexts than previous solutions

A evolução da tecnologia da informação popularizou o uso de sistemas computacionais para a automação de tarefas operacionais. As tarefas de implantação e manutenção desses sistemas computacionais, por outro lado, não acompanharam essa tendência de forma ágil, tendo sido, por anos, efetuadas de forma manual, implicando alto custo, baixa produtividade e pouca qualidade de serviço. A fim de preencher essa lacuna foi proposta uma iniciativa denominada Computação Autônoma, a qual visa prover capacidade de autogerenciamento a sistemas computacionais. Dentre os aspectos necessários para a construção de um sistema autônomo está a detecção de intrusão, responsável por monitorar o funcionamento e fluxos de dados de sistemas em busca de indícios de operações maliciosas. Dado esse contexto, este trabalho apresenta um sistema autônomo de detecção de intrusões em aplicações Web, baseado em técnicas de aprendizado de máquina com complexidade computacional próxima de linear. Esse sistema utiliza técnicas de agrupamento de dados e de detecção de novidades para caracterizar o comportamento normal de uma aplicação, buscando posteriormente por anomalias no funcionamento das aplicações. Observou-se que a técnica é capaz de detectar ataques com maior autonomia e menor dependência sobre contextos específicos em relação a trabalhos anteriores / The use of computers to automatically perform operational tasks is commonplace, thanks to the information technology evolution. The maintenance of computer systems, on the other hand, is commonly performed manually, resulting in high costs, low productivity and low quality of service. The Autonomous Computing initiative aims to approach this limitation, through selfmanagement of computer systems. In order to assemble a fully autonomous system, an intrusion detection application is needed to monitor the behavior and data flows on applications. Considering this context, an autonomous Web intrusion detection system is proposed, based on machine-learning techniques with near-linear computational complexity. This system is based on clustering and novelty detection techniques, characterizing an application behavior, to later pinpoint anomalies in live applications. By conducting experiments, we observed that this new approach is capable of detecting anomalies with less dependency on specific contexts than previous solutions

Submitted by Jorge Cativo (jorge.cativo@inpa.gov.br) on 2018-08-23T17:24:34Z No. of bitstreams: 2 Dissertação de mestrado_JulianaBonanomi.pdf: 1856337 bytes, checksum: 32f8d3df86090bb82e49bcd561c1750e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-23T17:24:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação de mestrado_JulianaBonanomi.pdf: 1856337 bytes, checksum: 32f8d3df86090bb82e49bcd561c1750e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-11-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The Central Amazonia hydrography influences the structure of the local vegetation forming two distinct environments called as plateaus and lowlands. Also there are areas of secondary forests due to recent human activities. To understand how the topographic variations, secondary forest and dead standing trees influences the occurrence of species of nocturnal birds we used autonomous recorder for data occupancy and detection of species at a large spatial scale.The study was conducted in the Área de Relevante Interesse Ecológico, ARIE), under the Project Biological Dynamics of Fragmented Forests (Projeto Dinâmica Biológica de Fragmentos Florestais, PDBFF), located 70 km north of the city of Manaus, Amazonas state, Brazil. Occupancy of each species was estimated using maximum likelihood models. The principal conclusions of this study are: (1) local elevation influences the occupancy of three species of owl and one species of nightjar; (2) secondary forest areas negative influences the occupancy of two species and positive influences the occupancy of four species; (3) does not seem obvious that dead trees standing influence probabiliadade occupation of nocturnal birds; (4) there werea strong negative effect of moonlight on the detection of owl Lophostrix cristata and the nightjars Hydropsalis albicollis and Lurocalis semitorquatus. Nevertheless, moonlight seems to have a positive effect on the detection of potoo Nyctibius griseus. The method of autonomous recording was efficient to detect nocturnal birds in in high spatial and temporal scale. / Na Amazônia Central a hidrografia local influencia na estrutura da vegetação formando dois ambientes bem distintos, denominados platôs e baixios. Há também áreas de florestas secundárias, devido a atividade antrópica recente. Para entender como as variações topográficas, floresta secundária e árvores mortas em pé influenciam na ocorrência das espécies de aves noturnas, usamos gravadores autônomos para obter dados da ocorrência das espécies em grande escala espacial. A porcentagem de iluminação da lua foi usada como variavél ambiental para calcular a detecção das espécies. O estudo foi conduzido na Área de Relevante Interesse Ecológico (ARIE), do Projeto Dinâmica Biológica de Fragmentos Florestais (PDBFF), localizada a 70 Km ao Norte de Manaus, Brasil. A ocupação das espécies foi estimada através de máxima verossimilhança e as principais conclusões do estudo foram:(1) a topografia do local influencia a ocupação de quatro espécies de corujas e uma espécie de bacurau.;(2) a floresta secundária influencia positivamente na ocupação de quatro espécies; (3) o luar tem efeito positivo na detecção da coruja Megascopswatsonii e do bacurau Lurocalis semitorquatus. Porém o luar tem efeito positivo na detecção do urutau Nyctibius griseus e negativo na detecção de Nyctibius leucopterus. Os método de gravação autônoma foi eficiente para amostrar áreas em grande escala espacial e temporal.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

A obra está encadernado ao contrário, ou seja, a contra-capa antecede a página de rosto da obra / Estágio realizado na NIBBLE-Engenharia, Ld.ª e orientado pelo Eng.º José Azevedo e Eng.º Manuel Reis / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Automação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Submitted by Marcele Costal de Castro (costalcastro@gmail.com) on 2017-12-14T13:55:26Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2017-12-14T13:55:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1999-08 / Visando ampliar ainda mais a gama de aplicações, demonstramos neste trabalho as potencialidades da neutrongrafia, aliada à tomografia computadorizada por transmissão, para a detecção de narcóticos e explosivos ocultos por diversos materiais para fins de Segurança Pública Nacional. Analisamos: (1) neutrongrafias térmicas de amostras de cocaína sob diferentes constituições físicas e graus de pureza, submetidas a ocultação por chumbo, fumo, ferro e tecido; (2) imagens tomográficas com feixes de nêutrons térmicos, obtidas a a partir de dados experimentais e simulados de amostras de drogas e explosivos ocultas por materiais leves e pesados. Nos ensaios experimentais, as amostras foram irradiadas com feixes de nêutrons térmicos provenientes do canal de irradiação J-9 do reator Argonauta IEN/CNEN, durante 30 minutos, num fluxo de 2,5x105 n.cm-2 .s-1. O código MCNP foi usado para gerar os dados de projeções para as tomografias simuladas e realizar estudos relativos à moderação, à colimação e à blindagem de um sistema neutrongráfico utilizando o 252Cf como fonte de nêutrons. A partir da análise das imagens das amostras de drogas, concluímos que o sistema neutrongráfico foi capaz de detectá-las, mesmo que ocultas nos materiais citados. Com imagens obtidas foi possível demonstrar o potencial da tomografia utilizando feixes de nêutrons térmicos para a mesma detecção. De acordo com os cálculos neutrônicos, estimamos um fluxo de nêutrons térmicos, no plano de imagem, de até 7x10 elevado à 5 potência n.cm.-2 .s-1 considerando 50 mg de 252Cf, para uma razão de colimação de 7,5.

Orientador: José Paulo Fernandes Garcia / Banca: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira / Banca: Jean Marcos de Souza Ribeiro / Resumo: Usando uma função de resíduos, é proposto um novo esquema para melhoria da robustez e acomodação de falhas através de sistemas com multicontroladores. O projeto de um preditor contínuo e um Controlador com Estrutura Variável e Modos Deslizantes (CEV-MD) contínuo são apresentados para obter bomdesempenho na presença de atraso no sinal de entrada. Projetos de Controladores Discreto com Modos Deslizantes (CDMD) são apresentados de modo a obter boa performance para o sistema mesmo na presença de várias situações de falhas e incertezas paramétricas. Para adaptar o controlador a cada situação de operação do sistema, uma estratégia baseada na menor das funções de resíduos é proposta. O esquema proposto é aplicado em um modelo de eixos laterais que descrevem as condições de vôo de um avião L-1011, em um Sistema Pêndulo Invertido Rotacional e em um Sistema de Simulação de Vôo de Helicóptero para ilustrar os procedimentos do projeto e a efetividade do método. / Abstract: Using the residuals functions, it is proposed a new scheme to improve robustness and fault accommodation by controller adaptation. A Variable Structure Control and Sliding Mode VSCSM design is presented to improve the performance of systems when computation time delay fault is present. A Discrete SlidingMode Control (DSMC) design is presented to control several fault situations and parametric uncertainties. To adapt the controller to fault condition, a strategy based on the residuals functions is proposed. The scheme is applied to a lateral axis model of a L-1011 in cruise flight conditions, a RotaryMotion Inverted Pendulum System and a Helicopter Flight Simulation System to illustrate the design procedures and the effectiveness of the method. / Mestre

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Energia). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009