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.

Lógica nebulosa aplicada a um sistema de detecção de intrusos em computação em nuvem.

O objetivo deste trabalho é avaliar os riscos de ocorrências de intrusos em um sistema de computação em nuvem para sistemas distribuídos utilizando lógica nebulosa. A computação em nuvem é um tema que vem sendo bastante abordado e vem alavancando discussões calorosas, tanto na comunidade acadêmica quanto em palestras profissionais. Embora essa tecnologia esteja ganhando mercado, alguns estudiosos encontram-se céticos afirmando que ainda é cedo para se tirar conclusões. Isto se deve principalmente por causa de um fator crítico, que é a segurança dos dados armazenados na nuvem. Para esta dissertação, foi elaborado um sistema distribuído escrito em Java com a finalidade de controlar um processo de desenvolvimento colaborativo de software na nuvem, o qual serviu de estudo de caso para avaliar a abordagem de detecção de intrusos proposta. Este ambiente foi construído com cinco máquinas (sendo quatro máquinas virtuais e uma máquina real). Foram criados dois sistemas de inferência nebulosos, para análise de problemas na rede de segurança implementados em Java, no ambiente distribuído. Foram realizados diversos testes com o intuito de verificar o funcionamento da aplicação, apresentando um resultado satisfatório dentro dessa metodologia.

Desenvolvimento de um sistema de detecção fotoacústico utilizando dois microfones: aplicações em medidas de difusividade térmica

Neste trabalho, desenvolveu-se um sistema de detecção fotoacústico para medidas simultâneas e independentes dos sinais fotoacústicos dianteiro e traseiro, utilizando dois microfones e um único feixe de excitação. Utiliza-se a diferença de fase entre estes sinais para a determinação da difusividade térmica de materiais, com base na abordagem teórica da técnica da Diferença de Fase dos Dois Feixes (T2F). Na metodologia apresentada não há a necessidade de se alternar o feixe de excitação entre as faces da amostra. Esta característica torna mais rápido o procedimento de medida e simplifica o monitoramento automatizado de processos dinâmicos que afetam a difusividade térmica do material, como a cura de resinas poliméricas. É apresentado o procedimento utilizado para determinar a diferença entre as fases intrínsecas dos microfones e o método empregado para compensar tal diferença e, assim, obter a defasagem entre os sinais fotoacústicos dianteiro e traseiro. O sistema de detecção desenvolvido é avaliado em medidas de difusividade térmica de amostras metálicas (aço inoxidável AISI 304 e aço SAE 1020) e poliméricas (polipropileno e polietileno de baixa densidade). Os resultados obtidos concordam de forma satisfatória com dados disponíveis na literatura. Finalmente, a aplicação do sistema proposto ao monitoramento de cura de amostras de resina epóxi indicou sua potencialidade de acompanhar, em tempo real, este tipo de processo dinâmico.