7 resultados para Computer networks -- Security measures

em Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal


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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil Especialização em Edificações

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Relatório de Estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Vias de Comunicação e Transportes

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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.

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Processes are a central entity in enterprise collaboration. Collaborative processes need to be executed and coordinated in a distributed Computational platform where computers are connected through heterogeneous networks and systems. Life cycle management of such collaborative processes requires a framework able to handle their diversity based on different computational and communication requirements. This paper proposes a rational for such framework, points out key requirements and proposes it strategy for a supporting technological infrastructure. Beyond the portability of collaborative process definitions among different technological bindings, a framework to handle different life cycle phases of those definitions is presented and discussed. (c) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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In this work, we present a neural network (NN) based method designed for 3D rigid-body registration of FMRI time series, which relies on a limited number of Fourier coefficients of the images to be aligned. These coefficients, which are comprised in a small cubic neighborhood located at the first octant of a 3D Fourier space (including the DC component), are then fed into six NN during the learning stage. Each NN yields the estimates of a registration parameter. The proposed method was assessed for 3D rigid-body transformations, using DC neighborhoods of different sizes. The mean absolute registration errors are of approximately 0.030 mm in translations and 0.030 deg in rotations, for the typical motion amplitudes encountered in FMRI studies. The construction of the training set and the learning stage are fast requiring, respectively, 90 s and 1 to 12 s, depending on the number of input and hidden units of the NN. We believe that NN-based approaches to the problem of FMRI registration can be of great interest in the future. For instance, NN relying on limited K-space data (possibly in navigation echoes) can be a valid solution to the problem of prospective (in frame) FMRI registration.

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Os sistemas Computer-Aided Diagnosis (CAD) auxiliam a deteção e diferenciação de lesões benignas e malignas, aumentando a performance no diagnóstico do cancro da mama. As lesões da mama estão fortemente correlacionadas com a forma do contorno: lesões benignas apresentam contornos regulares, enquanto as lesões malignas tendem a apresentar contornos irregulares. Desta forma, a utilização de medidas quantitativas, como a dimensão fractal (DF), pode ajudar na caracterização dos contornos regulares ou irregulares de uma lesão. O principal objetivo deste estudo é verificar se a utilização concomitante de 2 (ou mais) medidas de DF – uma tradicionalmente utilizada, a qual foi designada por “DF de contorno”; outra proposta por nós, designada por “DF de área” – e ainda 3 medidas obtidas a partir destas, por operações de dilatação/erosão e por normalização de uma das medidas anteriores, melhoram a capacidade de caracterização de acordo com a escala BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) e o tipo de lesão. As medidas de DF (DF contorno e DF área) foram calculadas através da aplicação do método box-counting, diretamente em imagens de lesões segmentadas e após a aplicação de um algoritmo de dilatação/erosão. A última medida baseia-se na diferença normalizada entre as duas medidas DF de área antes e após a aplicação do algoritmo de dilatação/erosão. Os resultados demonstram que a medida DF de contorno é uma ferramenta útil na diferenciação de lesões, de acordo com a escala BIRADS e o tipo de lesão; no entanto, em algumas situações, ocorrem alguns erros. O uso combinado desta medida com as quatro medidas propostas pode melhorar a classificação das lesões.