Biblioteca para a realização de security token services

A família de especificações WS-* define um modelo de segurança para web services, baseado nos conceitos de claim, security token e Security Token Service (STS). Neste modelo, a informação de segurança dos originadores de mensagens (identidade, privilégios, etc.) é representada através de conjuntos de claims, contidos dentro de security tokens. A emissão e obtenção destes security tokens, por parte dos originadores de mensagens, são realizadas através de protocolos legados ou através de serviços especiais, designados de Security Token Services, usando as operações e os protocolos definidos na especificação WS-Trust. O conceito de Security Token Service não é usado apenas no contexto dos web services. Propostas como o modelo dos Information Cards, aplicável no contexto de aplicações web, também utilizam este conceito. Os Security Token Services desempenham vários papéis, dependendo da informação presente no token emitido. São exemplos o papel de Identity Provider, quando os tokens emitidos contêm informação de identidade, ou o papel de Policy Decision Point, quando os tokens emitidos definem autorizações. Este documento descreve o projecto duma biblioteca software para a realização de Security Token Services, tal como definidos na norma WS-Trust, destinada à plataforma .NET 3.5. Propõem-se uma arquitectura flexível e extensível, de forma a suportar novas versões das normas e as diversas variantes que os Security Token Services possuem, nomeadamente: o tipo dos security token emitidos e das claims neles contidas, a inferência das claims e os métodos de autenticação das entidades requerentes. Apresentam-se aspectos de implementação desta arquitectura, nomeadamente a integração com a plataforma WCF, a sua extensibilidade e o suporte a modelos e sistemas externos à norma. Finalmente, descrevem-se as plataformas de teste implementadas para a validação da biblioteca realizada e os módulos de extensão da biblioteca para: suporte do modelo associado aos Information Cards, do modelo OpenID e para a integração com o Authorization Manager.

Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

XAdES4J: a java library for XAdES signature services

As comunicações electrónicas são cada vez mais o meio de eleição para negócios entre entidades e para as relações entre os cidadãos e o Estado (e-government). Esta diversidade de transacções envolve, muitas vezes, informação sensível e com possível valor legal. Neste contexto, as assinaturas electrónicas são uma importante base de confiança, fornecendo garantias de integridade e autenticação entre os intervenientes. A produção de uma assinatura digital resulta não só no valor da assinatura propriamente dita, mas também num conjunto de informação adicional acerca da mesma, como o algoritmo de assinatura, o certificado de validação ou a hora e local de produção. Num cenário heterogéneo como o descrito anteriormente, torna-se necessária uma forma flexível e interoperável de descrever esse tipo de informação. A linguagem XML é uma forma adequada de representar uma assinatura neste contexto, não só pela sua natureza estruturada, mas principalmente por ser baseada em texto e ter suporte generalizado. A recomendação XML Signature Syntax and Processing (ou apenas XML Signature) foi o primeiro passo na representação de assinaturas em XML. Nela são definidas sintaxe e regras de processamento para criar, representar e validar assinaturas digitais. As assinaturas XML podem ser aplicadas a qualquer tipo de conteúdos digitais identificáveis por um URI, tanto no mesmo documento XML que a assinatura, como noutra qualquer localização. Além disso, a mesma assinatura XML pode englobar vários recursos, mesmo de tipos diferentes (texto livre, imagens, XML, etc.). À medida que as assinaturas electrónicas foram ganhando relevância tornou-se evidente que a especificação XML Signature não era suficiente, nomeadamente por não dar garantias de validade a longo prazo nem de não repudiação. Esta situação foi agravada pelo facto da especificação não cumprir os requisitos da directiva 1999/93/EC da União Europeia, onde é estabelecido um quadro legal para as assinaturas electrónicas a nível comunitário. No seguimento desta directiva da União Europeia foi desenvolvida a especificação XML Advanced Electronic Signatures que define formatos XML e regras de processamento para assinaturas electrónicas não repudiáveis e com validade verificável durante períodos de tempo extensos, em conformidade com a directiva. Esta especificação estende a recomendação XML Signature, definindo novos elementos que contêm informação adicional acerca da assinatura e dos recursos assinados (propriedades qualificadoras). A plataforma Java inclui, desde a versão 1.6, uma API de alto nível para serviços de assinaturas digitais em XML, de acordo com a recomendação XML Signature. Contudo, não existe suporte para assinaturas avançadas. Com este projecto pretende-se desenvolver uma biblioteca Java para a criação e validação de assinaturas XAdES, preenchendo assim a lacuna existente na plataforma. A biblioteca desenvolvida disponibiliza uma interface com alto nível de abstracção, não tendo o programador que lidar directamente com a estrutura XML da assinatura nem com os detalhes do conteúdo das propriedades qualificadoras. São definidos tipos que representam os principais conceitos da assinatura, nomeadamente as propriedades qualificadoras e os recursos assinados, sendo os aspectos estruturais resolvidos internamente. Neste trabalho, a informação que compõe uma assinatura XAdES é dividia em dois grupos: o primeiro é formado por características do signatário e da assinatura, tais como a chave e as propriedades qualificadoras da assinatura. O segundo grupo é composto pelos recursos assinados e as correspondentes propriedades qualificadoras. Quando um signatário produz várias assinaturas em determinado contexto, o primeiro grupo de características será semelhante entre elas. Definiu-se o conjunto invariante de características da assinatura e do signatário como perfil de assinatura. O conceito é estendido à verificação de assinaturas englobando, neste caso, a informação a usar nesse processo, como por exemplo os certificados raiz em que o verificador confia. Numa outra perspectiva, um perfil constitui uma configuração do serviço de assinatura correspondente. O desenho e implementação da biblioteca estão também baseados no conceito de fornecedor de serviços. Um fornecedor de serviços é uma entidade que disponibiliza determinada informação ou serviço necessários à produção e verificação de assinaturas, nomeadamente: selecção de chave/certificado de assinatura, validação de certificados, interacção com servidores de time-stamp e geração de XML. Em vez de depender directamente da informação em causa, um perfil — e, consequentemente, a operação correspondente — é configurado com fornecedores de serviços que são invocados quando necessário. Para cada tipo de fornecedor de serviços é definida um interface, podendo as correspondentes implementações ser configuradas de forma independente. A biblioteca inclui implementações de todos os fornecedores de serviços, sendo algumas delas usadas for omissão na produção e verificação de assinaturas. Uma vez que o foco do projecto é a especificação XAdES, o processamento e estrutura relativos ao formato básico são delegados internamente na biblioteca Apache XML Security, que disponibiliza uma implementação da recomendação XML Signature. Para validar o funcionamento da biblioteca, nomeadamente em termos de interoperabilidade, procede-se, entre outros, à verificação de um conjunto de assinaturas produzidas por Estados Membros da União Europeia, bem como por outra implementação da especificação XAdES.

Improving Remote Voting Security with Code Voting

One of the major problems that prevents the spread of elections with the possibility of remote voting over electronic networks, also called Internet Voting, is the use of unreliable client platforms, such as the voter's computer and the Internet infrastructure connecting it to the election server. A computer connected to the Internet is exposed to viruses, worms, Trojans, spyware, malware and other threats that can compromise the election's integrity. For instance, it is possible to write a virus that changes the voter's vote to a predetermined vote on election's day. Another possible attack is the creation of a fake election web site where the voter uses a malicious vote program on the web site that manipulates the voter's vote (phishing/pharming attack). Such attacks may not disturb the election protocol, therefore can remain undetected in the eyes of the election auditors. We propose the use of Code Voting to overcome insecurity of the client platform. Code Voting consists in creating a secure communication channel to communicate the voter's vote between the voter and a trusted component attached to the voter's computer. Consequently, no one controlling the voter's computer can change the his/her's vote. The trusted component can then process the vote according to a cryptographic voting protocol to enable cryptographic verification at the server's side.

Sistemas de abastecimento de água e saneamento básico

O presente relatório de estágio enquadra-se no âmbito do Trabalho Final de Mestrado (TFM) do curso de Engenharia Civil, área de especialização de Hidráulica, do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, e baseia-se na temática dos sistemas de abastecimento de água e drenagem de águas residuais. O estágio, intitulado de “Sistemas de Abastecimento de Agua e Saneamento Básico”, decorreu numa empresa de consultaria de engenharia denominada ENGIDRO – Estudos de Engenharia, Lda., vocacionada para a realização de estudos e projectos na área de Hidráulica, com particular incidência na Hidráulica Urbana e Saneamento Básico. O estágio iniciou-se com um adequado enquadramento profissional na empresa e incidiu principalmente no desenvolvimento de trabalhos de concepção e dimensionamento, a nível de projectos de execução, de sistemas de abastecimento de água e de saneamento básico, para 21 localidades da província de Lunda Sul, em Angola, com prestação de serviços para o Governo Provincial de Lunda Sul – Direcção Provincial da Energia e Aguas, juntamente com empresa CENGA – Consultores de Engenharia de Angola, S.A. Na prestação de serviços à entidade contratante foram efectuados trabalhos de campo, que consistiram principalmente em reconhecimentos do terreno, levantamentos topográficos e recolha de informação relevante sobre elementos condicionantes dos projectos (origens e disponibilidades de água, natureza e declive dos terrenos, tipos de infra-estruturas locais) e trabalhos de gabinete para compilação e análise da informação recolhida na elaboração dos projectos de execução, incluindo pecas desenhadas (desenhos pormenorizados) e peças escritas (memórias descritivas e justificativas, medições e orçamentos). Sendo os projectos destinados a aglomerados populacionais pouco desenvolvidos e com carências e condicionantes de diversa ordem (falta de energia eléctrica, de acessos, de telecomunicações, de meios técnicos e materiais, entre outros), prestou-se especial atenção aos aspectos da concepção, privilegiando soluções de baixa tecnologia, mais fáceis de explorar e manter com os recursos locais disponíveis.

Integrated vehicle classification system

This paper presents an integrated system for vehicle classification. This system aims to classify vehicles using different approaches: 1) based on the height of the first axle and_the number of axles; 2) based on volumetric measurements and; 3) based on features extracted from the captured image of the vehicle. The system uses a laser sensor for measurements and a set of image analysis algorithms to compute some visual features. By combining different classification methods, it is shown that the system improves its accuracy and robustness, enabling its usage in more difficult environments satisfying the proposed requirements established by the Portuguese motorway contractor BRISA.

Short-term Feature Space and Music Genre Classification

In music genre classification, most approaches rely on statistical characteristics of low-level features computed on short audio frames. In these methods, it is implicitly considered that frames carry equally relevant information loads and that either individual frames, or distributions thereof, somehow capture the specificities of each genre. In this paper we study the representation space defined by short-term audio features with respect to class boundaries, and compare different processing techniques to partition this space. These partitions are evaluated in terms of accuracy on two genre classification tasks, with several types of classifiers. Experiments show that a randomized and unsupervised partition of the space, used in conjunction with a Markov Model classifier lead to accuracies comparable to the state of the art. We also show that unsupervised partitions of the space tend to create less hubs.

Automatic vehicle detection and classification

This paper presents a proposal for an automatic vehicle detection and classification (AVDC) system. The proposed AVDC should classify vehicles accordingly to the Portuguese legislation (vehicle height over the first axel and number of axels), and should also support profile based classification. The AVDC should also fulfill the needs of the Portuguese motorway operator, Brisa. For the classification based on the profile we propose:he use of Eigenprofiles, a technique based on Principal Components Analysis. The system should also support multi-lane free flow for future integration in this kind of environments.

Classification and staging of chronic liver disease from multimodal data

Chronic liver disease (CLD) is most of the time an asymptomatic, progressive, and ultimately potentially fatal disease. In this study, an automatic hierarchical procedure to stage CLD using ultrasound images, laboratory tests, and clinical records are described. The first stage of the proposed method, called clinical based classifier (CBC), discriminates healthy from pathologic conditions. When nonhealthy conditions are detected, the method refines the results in three exclusive pathologies in a hierarchical basis: 1) chronic hepatitis; 2) compensated cirrhosis; and 3) decompensated cirrhosis. The features used as well as the classifiers (Bayes, Parzen, support vector machine, and k-nearest neighbor) are optimally selected for each stage. A large multimodal feature database was specifically built for this study containing 30 chronic hepatitis cases, 34 compensated cirrhosis cases, and 36 decompensated cirrhosis cases, all validated after histopathologic analysis by liver biopsy. The CBC classification scheme outperformed the nonhierachical one against all scheme, achieving an overall accuracy of 98.67% for the normal detector, 87.45% for the chronic hepatitis detector, and 95.71% for the cirrhosis detector.

Data mining framework for fatty liver disease classification in ultrasound: a hybrid feature extraction paradigm

PURPOSE: Fatty liver disease (FLD) is an increasing prevalent disease that can be reversed if detected early. Ultrasound is the safest and ubiquitous method for identifying FLD. Since expert sonographers are required to accurately interpret the liver ultrasound images, lack of the same will result in interobserver variability. For more objective interpretation, high accuracy, and quick second opinions, computer aided diagnostic (CAD) techniques may be exploited. The purpose of this work is to develop one such CAD technique for accurate classification of normal livers and abnormal livers affected by FLD. METHODS: In this paper, the authors present a CAD technique (called Symtosis) that uses a novel combination of significant features based on the texture, wavelet transform, and higher order spectra of the liver ultrasound images in various supervised learning-based classifiers in order to determine parameters that classify normal and FLD-affected abnormal livers. RESULTS: On evaluating the proposed technique on a database of 58 abnormal and 42 normal liver ultrasound images, the authors were able to achieve a high classification accuracy of 93.3% using the decision tree classifier. CONCLUSIONS: This high accuracy added to the completely automated classification procedure makes the authors' proposed technique highly suitable for clinical deployment and usage.

The usefulness of ultrasound in the classification of chronic liver disease

Chronic Liver Disease is a progressive, most of the time asymptomatic, and potentially fatal disease. In this paper, a semi-automatic procedure to stage this disease is proposed based on ultrasound liver images, clinical and laboratorial data. In the core of the algorithm two classifiers are used: a k nearest neighbor and a Support Vector Machine, with different kernels. The classifiers were trained with the proposed multi-modal feature set and the results obtained were compared with the laboratorial and clinical feature set. The results showed that using ultrasound based features, in association with laboratorial and clinical features, improve the classification accuracy. The support vector machine, polynomial kernel, outperformed the others classifiers in every class studied. For the Normal class we achieved 100% accuracy, for the chronic hepatitis with cirrhosis 73.08%, for compensated cirrhosis 59.26% and for decompensated cirrhosis 91.67%.

Chronic liver disease staging classification based on ultrasound, clinical and laboratorial data

In this work the identification and diagnosis of various stages of chronic liver disease is addressed. The classification results of a support vector machine, a decision tree and a k-nearest neighbor classifier are compared. Ultrasound image intensity and textural features are jointly used with clinical and laboratorial data in the staging process. The classifiers training is performed by using a population of 97 patients at six different stages of chronic liver disease and a leave-one-out cross-validation strategy. The best results are obtained using the support vector machine with a radial-basis kernel, with 73.20% of overall accuracy. The good performance of the method is a promising indicator that it can be used, in a non invasive way, to provide reliable information about the chronic liver disease staging.

Diffuse liver disease classification from ultrasound surface characterization, clinical and laboratorial data

In this work liver contour is semi-automatically segmented and quantified in order to help the identification and diagnosis of diffuse liver disease. The features extracted from the liver contour are jointly used with clinical and laboratorial data in the staging process. The classification results of a support vector machine, a Bayesian and a k-nearest neighbor classifier are compared. A population of 88 patients at five different stages of diffuse liver disease and a leave-one-out cross-validation strategy are used in the classification process. The best results are obtained using the k-nearest neighbor classifier, with an overall accuracy of 80.68%. The good performance of the proposed method shows a reliable indicator that can improve the information in the staging of diffuse liver disease.

Fatty liver characterization and classification by ultrasound

Steatosis, also known as fatty liver, corresponds to an abnormal retention of lipids within the hepatic cells and reflects an impairment of the normal processes of synthesis and elimination of fat. Several causes may lead to this condition, namely obesity, diabetes, or alcoholism. In this paper an automatic classification algorithm is proposed for the diagnosis of the liver steatosis from ultrasound images. The features are selected in order to catch the same characteristics used by the physicians in the diagnosis of the disease based on visual inspection of the ultrasound images. The algorithm, designed in a Bayesian framework, computes two images: i) a despeckled one, containing the anatomic and echogenic information of the liver, and ii) an image containing only the speckle used to compute the textural features. These images are computed from the estimated RF signal generated by the ultrasound probe where the dynamic range compression performed by the equipment is taken into account. A Bayes classifier, trained with data manually classified by expert clinicians and used as ground truth, reaches an overall accuracy of 95% and a 100% of sensitivity. The main novelties of the method are the estimations of the RF and speckle images which make it possible to accurately compute textural features of the liver parenchyma relevant for the diagnosis.

Embedded platform for ECG biometric recognition

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações