A qualificação do lucro da intervenção:responsabilidade civil ou enriquecimento sem causa?

O presente estudo tem por objetivo demonstrar que, nas hipóteses em que alguém intervém na esfera jurídica alheia e obtém benefícios econômicos sem causar danos ao titular do direito ou, causando danos, o lucro obtido pelo ofensor é superior aos danos causados, as regras da responsabilidade civil, isoladamente, não são suficientes, à luz do ordenamento jurídico brasileiro, enquanto sanção eficaz pela violação de um interesse merecedor de tutela. Isto porque, como a principal função da responsabilidade civil é remover o dano, naquelas hipóteses, não fosse a utilização de um remédio alternativo, o interventor faria seu o lucro da intervenção, no primeiro caso integralmente e, no segundo, no valor equivalente ao saldo entre o lucro obtido e a indenização que tiver que pagar à vítima. A tese pretende demonstrar que o problema do lucro da intervenção não deve ser solucionado por intermédio das regras da responsabilidade civil, devendo, portanto, ser rejeitadas as propostas de solução neste campo, como a interpretação extensiva do parágrafo único, do artigo 944, do Código Civil, as indenizações punitivas e o chamado terceiro método de cálculo da indenização. Como alternativa, propõe-se o enquadramento dogmático do lucro da intervenção no enriquecimento sem causa, outorgando ao titular do direito uma pretensão de restituição do lucro obtido pelo ofensor em razão da indevida ingerência em seus bens ou direitos. Defende-se que a transferência do lucro da intervenção para o titular do direito tem por fundamento a ponderação dos interesses em jogo à luz da Constituição Federal, com especial atenção ao princípio da solidariedade, e da teoria da destinação jurídica dos bens. A tese procura demonstrar, ainda, que o ordenamento jurídico brasileiro não exige um efetivo empobrecimento do titular do direito para a configuração do enriquecimento sem causa e que a regra da subsidiariedade não impede a cumulação de ações, de responsabilidade civil para eliminar o dano (e no limite do dano), e de enriquecimento sem causa, para forçar a restituição do saldo positivo que permanecer no patrimônio do ofensor após o pagamento da indenização, se houver. Finalmente, a tese pretende provocar a discussão acerca da quantificação do objeto da restituição, propondo alguns critérios que deverão orientar o aplicador do direito.

Análise de desempenho dos algoritmos Apriori e Fuzzy Apriori na extração de regras de associação aplicados a um Sistema de Detecção de Intrusos.

A extração de regras de associação (ARM - Association Rule Mining) de dados quantitativos tem sido pesquisa de grande interesse na área de mineração de dados. Com o crescente aumento das bases de dados, há um grande investimento na área de pesquisa na criação de algoritmos para melhorar o desempenho relacionado a quantidade de regras, sua relevância e a performance computacional. O algoritmo APRIORI, tradicionalmente usado na extração de regras de associação, foi criado originalmente para trabalhar com atributos categóricos. Geralmente, para usá-lo com atributos contínuos, ou quantitativos, é necessário transformar os atributos contínuos, discretizando-os e, portanto, criando categorias a partir dos intervalos discretos. Os métodos mais tradicionais de discretização produzem intervalos com fronteiras sharp, que podem subestimar ou superestimar elementos próximos dos limites das partições, e portanto levar a uma representação imprecisa de semântica. Uma maneira de tratar este problema é criar partições soft, com limites suavizados. Neste trabalho é utilizada uma partição fuzzy das variáveis contínuas, que baseia-se na teoria dos conjuntos fuzzy e transforma os atributos quantitativos em partições de termos linguísticos. Os algoritmos de mineração de regras de associação fuzzy (FARM - Fuzzy Association Rule Mining) trabalham com este princípio e, neste trabalho, o algoritmo FUZZYAPRIORI, que pertence a esta categoria, é utilizado. As regras extraídas são expressas em termos linguísticos, o que é mais natural e interpretável pelo raciocício humano. Os algoritmos APRIORI tradicional e FUZZYAPRIORI são comparado, através de classificadores associativos, baseados em regras extraídas por estes algoritmos. Estes classificadores foram aplicados em uma base de dados relativa a registros de conexões TCP/IP que destina-se à criação de um Sistema de Detecção de Intrusos.