Intruders often remain persistent and stealthy in order to regularly exfilterate the continuously evolving critical information of their target organization. This compels them to rapidly discover new and advanced techniques for exploiting the target environment in order to trespass the security mechanisms. Such adversaries are known as Advanced Persistent Threats (APT). APTs heavily use their target system';s unknown vulnerabilities. Therefore, even with highly monitored networks, defenders are able to detect their footprints only in later phases of the intrusion. Moreover, highly monitoring the hosts and networks of any midsized organization generates huge amount of log data. Analysis of such log data which is generally text heavy and semi structured, collected during multiple years becomes a Big Data problem. This dissertation provides a well defined modular framework based on Big Data Technologies, such as Apache Hadoop and its related projects, towards efficient collection, management and processing of huge amounts of log data acquired from multiple hosts and network monitoring sources. Additionally, on the top of the analysis framework, it adopts Intrusion Kill Chain model for identifying and plotting phases of intrusion activities performed by APTs. Hence, it equips security administrators with the necessary agility and tools for analysis of intrusions and brings situational awareness in order to defend against the adversaries. Our primary experiments on this framework provided promising results and motivation for many future works.

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:23:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2018-12-21 / Gestational diabetes is one of the major diseases that affect pregnant women. On average, about 7 % of pregnant women are affected by this disease. The consequence of non treatment for the mother goes, since the same problems usually caused by Diabetes type 1 or 2, such as dizziness, weight gain, hyperglycemia or High blood glucose levels - to complications at the time of delivery. For the fetus, usually causes an exaggerated weight gain, hypoglycemia, jaundice, future type 2 diabetes, and may cause fetal death. Therefore, early diagnosis is important to indicate adequate medical follow-up and treatment in a timely manner. In this context, it¿s presented a hybrid methodology of a specialized system structured in Bayesian Networks, multicriteria approach of decision support and Artificial Intelligence. In which, input parameters are proposed to support the early diagnosis of Gestational Diabetes Mellitus, based on the symptoms of diseases that manifest themselves in concomitance or that are presented by the favorable environment caused by the evolution of undiagnosed diabetes. The diseases and symptoms studied were extracted from the medical literature. The diseases were weighted using Bayesian Networks, based on data from a Health Plan Operator with coverage in eleven Brazilian states; whereas the weights of the symptoms were tabulated according to the analysis of medical specialists, being organized by the multicriteria methodology, applying Multiatribute Utility Theory (MAUT) methods, in particular MACBETH, by using the Hiview computational tool. Finally, the information was structured in the knowledge base of a specialist system, made in software Expert SINTA. Keywords: Gestational Diabetes, Bayesian Networks, Multicriteria, Expert System, MACBETH, Expert SINTA. / O diabetes gestacional é uma das principais doenças que afetam as gestantes. Em média, cerca de 7% das mulheres grávidas são acometidas por esta doença. As conseqüências do não-tratamento para a mãe variam desde os problemas normalmente ocasionados pelo Diabetes tipo 1 ou 2 - como tontura, aumento de peso, hiperglicemia - a complicações no momento do parto. Para o feto pode causar aumento de peso exagerado, hipoglicemia, icterícia, diabetes tipo 2 futura, podendo ocasionar óbito fetal. Portanto, torna-se importante o diagnóstico precoce para indicar o acompanhamento e o tratamento adequados em tempo hábil. Neste contexto é apresentada uma metodologia híbrida de um sistema especialista estruturado em Redes Bayesianas, abordagem multicritério de apoio à decisão e Inteligência Artificial. No qual, são propostos parâmetros de entrada para apoio do diagnóstico precoce do Diabetes Mellitus Gestacional, baseado nos sintomas de doenças que se manifestam em concomitância ou que surgem oportunizadas pelo ambiente propício causado com a evolução da Diabetes não diagnosticada. As doenças e sintomas estudados foram extraídos da literatura médica. As doenças foram ponderadas, utilizando Redes Bayesianas, com ênfase em Naive Bayes, sob os dados de uma Operadora de Planos de Saúde com abrangência em onze estados do Brasil; enquanto que os pesos dos sintomas foram tabulados de acordo com a análise de especialistas médicos, sendo organizados pela metodologia multicritério, aplicando métodos de Teoria da Utilidade MultiAtributo (MultiAtribute Utility Theory - MAUT), em especial MACBETH, através da ferramenta computacional Hiview. Por fim, as informações foram estruturadas na base de conhecimento de um sistema especialista, construído no software Expert SINTA. Palavras-chave: Diabetes Gestacional, Redes Bayesianas, Multicritério, Sistema Especialista, MACBETH, Expert SINTA.

Orientadores: Jose Armando Valente, Beatriz Mascia Daltrini / Anexo um CD-ROM / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-09-11T20:56:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maltempi_MarcusVinicius_D.pdf: 1826460 bytes, checksum: 00f3ff9590881c50e7ec61ff018dd2ae (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Esta tese tem como temas principais a depuração de páginas Web em um ambiente de ensino-aprendizagem e a proposta de uma ferramenta computacional de apoio à atividade de construção de páginas Web. Baseado nas abordagens pedagógicas do Construcionismo e da Aprendizagem Via Design foi feito um estudo experimental com alunos de 5a e 6a séries do Ensino Fundamental para a análise do processo de construção de páginas Web. Neste estudo foram avaliadas diversas atividades idealizadas para fomentar a depuração das páginas construídas. Estas foram realizadas com a participação dos alunos, investigador e toda comunidade escolar. A atividade de depurar páginas Web mostrou-se necessária e complexa, uma vez que os alunos tendiam a desenvolver suas páginas de maneira linear, sem revisar o que já haviam feito (layout e/ou conteúdo). A complexidade se deve à subjetividade inerente à tarefa, que requer bom senso na organização das informações apresentadas. O estudo realizado mostrou a importância da participação do aluno na escolha do tema do projeto a ser desenvolvido e a importância das atividades de depuração criadas, ambas para fomentar o engajamento do aluno na realização do projeto. As atividades de depuração mais eficientes foram aquelas que exigiam dos alunos uma apresentação de suas idéias e trabalho, possibilitando um feedback externo dado por outros alunos, pais, professores e pessoas desconhecidas. Este feedback foi feito tanto de forma presencial como não presencial, com resultados positivos em ambos os casos, dependendo do aluno. Os resultados obtidos com o estudo permitiram a especificação de uma ferramenta computacional que, utilizada em conjunto com as atividades de depuração avaliadas, poderão auxiliar os alunos no complexo processo de criar e depurar páginas Web. Esta ferramenta é um sistema especialista acionado pelo aluno, que tem como objetivo fomentar a reflexão e a depuração de idéias. As teorias que deverão nortear todo o desenvolvimento do sistema são as do Construcionismo e do Design Centrado no Aprendiz / Abstract: This thesis analyses the debugging of Web pages in a teaching-learning environment and proposes a computational tool to support the Web page design activity. Based on the pedagogic theories of Constructionism and of Learning Through Design the Web page design process was analyzed in an experimental study with sixth and seventh grade students. In this study several activities idealized to foment the debugging of the designed pages were evaluated. These activities involved the students, the primary investigator and the entire school community. The Web page debugging activity was shown to be necessary and complex, because the students tended to develop their pages in a linear fashion, instead of branched, and failed to revise what they had already done (layout and/or content). The complexity is due to the inherent subjectivity of the task, which requires sensitivity in the organization of the presented information. The study shows the importance of the participation of the student in the choice of the theme of the project to be developed and the importance of the debugging activities created, in order to encourage the student's engagement in the project. The most efficient debugging activities were those that required the students to present their ideas and work, in order to receive external feedback from other students, parents, teachers and anonymous evaluators. This feedback was provided face-to-face and online, with positive results in both cases, depending on the student. The results obtained in the study allowed the specification of a computational tool that, used together with the evaluated debugging activities, can aid students in the complex process of Web pages debugging. This tool is an expert system used by the student, which aims to stimulate reflection and the debugging of ideas. The development of the system is based upon the theories of Constructionism and Learner-Centered Design / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-06-30 / Psychological disorders have put away and even disabled professionals from different fields of activities. The most serious problems may be associated with various types of pathologies, however, they have appeared more often with features of one or more of the following disorders: psychotic disorders, mood disorders, anxiety disorders, antisocial personality, multiple personality and addiction, causing damage in a micro level to the person himself and his family, and a macro level to the production system of the country and Social Security. The lack of early diagnosis has provided only reactive measures and late, often when the involved professional is already showing signs of inability to work. The objectives of this study seek to make proactive decisions for adoption of measures based on diagnosis of psychological disorders. In order reach this goal, it is presented a proposal for an expert system structured methodologies for decision support (Multi-Criteria Decision Analysis - MCDA) and representations of structured knowledge in production rules and odds (Artificial Intelligence - AI). Keywords: Psychological disorders, diagnosis, multicriteria, expert system. / Transtornos psicológicos têm afastado, e até incapacitado, profissionais de diversos ramos de atividades. Os problemas mais graves podem estar associados a vários tipos de patologias, entretanto, têm se manifestado, mais freqüentemente, com características de um ou mais dos seguintes distúrbios: transtornos psicóticos, transtornos de humor, transtornos de ansiedade, personalidade antissocial, múltipla personalidade e dependência química, causando prejuízos, em um plano micro, à própria pessoa e à sua família, e em um plano macro, ao sistema produtivo do País e à Previdência Social. A falta de diagnóstico precoce tem proporcionado apenas medidas reativas e tardias, quando, não raro, o profissional acometido já apresenta sinais de incapacidade para o trabalho. Os objetivos deste estudo buscam tornar pró-ativas as decisões para adoção de medidas fundamentadas em diagnóstico precoce de transtornos psicológicos. Para tanto, apresenta-se uma proposta de um sistema especialista estruturado em metodologias de apoio à decisão (Multi-Criteria Decision Analysis - MCDA) e representações do conhecimento estruturadas em regras de produção e probabilidades (Inteligência Artificial - IA). Palavras Chave: Transtornos psicológicos, multicritério, diagnóstico e sistema especialista.

Orientador: Nelson Hein. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T17:57:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2013-07-16T17:57:13Z : No. of bitstreams: 1 171132.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / A metodologia desenvolvida neste trabalho tem o objetivo de capacitar uma equipe de engenharia simultânea a construir o conhecimento de projeto de um produto para orientar o desenvolvimento de um sistema especialista que dê suporte à fase de concepção de projetos. Este trabalho descreve o modo como a equipe de engenharia simultânea deve organizar-se para extrair e correlacionar todo o conhecimento sobre mercado, produto e processos necessárias na fase de concepção para o desenvolvimento e análise de uma alternativa de projeto de produto. A utilização dos conceitos de engenharia simultânea e de método de solução de problemas (PDCA) para a aquisição do conhecimento é um dos fatores fundamentais deste trabalho. Também é descrito, no presente trabalho, como estruturar um sistema especialista, a partir da decomposição do conhecimento, que reproduza o processo de projeto. Este sistema especialista, baseado em programação orientada a objeto, deve especificar os componentes da alternativa de projeto de produto simulada. Para validar a metodologia, realizou-se um estudo de caso em uma empresa da indústria de eletrodomésticos, em que todas as etapas da metodologia foram aplicadas. Os resultados foram avaliados de forma qualitativa e quantitativa. Verificou-se a grande contribuição da metodologia para construir o conhecimento e melhorar a produtividade do processo de projeto, transformando conhecimento tácito (conhecimento empresarial) em explícito (que pode ser gerenciado).

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-18T03:42:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:31:06Z : No. of bitstreams: 1 186115.pdf: 21358541 bytes, checksum: cd55e5ce7a4c9c30f864d78470fbef8e (MD5) / Em Inteligência Artificial, o desenvolvimento de sistemas que simulam o comportamento dos seres humanos na solução de problemas em domínios específicos, são denominados de Sistemas Especialistas. Estes sistemas são classificados em Sistemas Especialistas com Raciocínio baseado em Regras, quando o conhecimento especialista é representado em regras, e Sistemas Especialistas com Raciocínio baseado em Casos, quando o conhecimento é representado em casos. A perspectiva do uso de modelos de Sistemas Especialistas baseados em Raciocínio em domínios específicos é o objetivo dessa dissertação. Para evidenciar a pesquisa, é realizada uma revisão bibliográfica dos principais aspectos teóricos que fundamentam os Sistemas Especialistas e as técnicas de Raciocínio baseado em Regras e Casos e, por fim, é proposto um modelo de sistema para atender o Instituto de Defesa do Consumidor do Distrito Federal, Procon-DF, Órgão responsável pelo atendimento das reclamações dos consumidores.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 1995 / Made available in DSpace on 2012-10-16T09:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T19:41:15Z : No. of bitstreams: 1 100744.pdf: 1708306 bytes, checksum: 61f0dce6375f2b3274896e16dc23f5b9 (MD5) / Os Sistemas Especialistas (SE) representam, atualmente, uma das aplicações mais difundidas da Inteligência Artificial, seja nos laboratórios de pesquisa das universidades ou em quaisquer outros tipos de instituições. Os SEs, através de "softwares" geradores existentes no mercado, estão ao alcance de uma grande parte das empresas. Estes sistemas podem ser caracterizados como sistemas que reproduzem e exploram os conhecimentos de especialistas humanos. Como se sabe, os especialistas são raros nas empresas e, muitas vezes, têm dificuldade em explicitar seu conhecimento. Entidades de Previdência Social, encontram dificuldades nos serviços de atendimento aos participantes, quando se refere a explicações sobre beneficios de aposentadorias (custeio, concessões, pagamentos, comparações, previsões, etc) e legislação vigente (múltiplas interpretações das normas). Portanto, necessitam da inteligência de especialistas para auxiliarem nessas tarefas. Propõe-se um sistema especialista para previdência privada, que auxilie nos serviços de atendimento a usuários de uma entidade. Esses serviços vão desde cálculos de beneficios até comparações e interpretações de situações.

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T05:54:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T22:51:18Z : No. of bitstreams: 1 147026.pdf: 21659949 bytes, checksum: 799b69620a72a7cc01308cdbfa381859 (MD5)

Um dos problemas enfrentados pelos gerentes de produção na construção é a escolha de equipamentos e dimensionamento do sistema de movimentação de materiais. A disseminação de informações sobre equipamentos é pequena e existem poucos especialistas na seleção de equipamentos. Os profissionais com limitada experiência têm necessidade de apoio na decisão quando executam a tarefa de escolha de equipamentos e métodos de movimentação de materiais. Com o desenvolvimento da Informática e, em especial, seu ramo Inteligência Artificial tomou-se possível a resolução destes problemas, usando programas computacionais denominados sistemas especialistas, que capacitam um computador a atuar de forma semelhante a um consultor na tomada de decisões. Através desta pesquisa procurou-se utilizar os recursos da Informática para oferecer informação sobre os equipamentos disponíveis e para apoio na decisão das pessoas com pouca experiência sobre seleção destes equipamentos no canteiro da obra. Este trabalho propõe um modelo do conhecimento de alguns especialistas sobre seleção de equipamentos para construção de edificações, enfocando a fase de movimentação de materiais no canteiro da obra, implementado num protótipo de sistema especialista, que possa ser empregado no apoio da decisão em solução de problemas reais. / One of the problems faced by production managers in the building industry is the choice of equipment and the design of the materiais transport system. The dissemination of information on equipments is limited and a few experts in the field of equipment selection exists. The equipment selection process normally requires complex managerial decision and the less experienced personnel needs some support in reaching it. With the development of Computer Science, especially Artificial lntelligence, expert systems have been created, which enable computers to be used like a consultant. The present research work, using the computacional facilities, offers information about the equipment available in the building industry and assistance for the less experienced personnel in the selection decision. This work proposes a model o f the knowledge used by some experts in the task o f equipment selection in building, focusing on the materiais handling at the construction site. A system prototype which can be used for real problem solutions have been created.