58 resultados para Self-organizing Feature Maps
Resumo:
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
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Botnets are a group of computers infected with a specific sub-set of a malware family and controlled by one individual, called botmaster. This kind of networks are used not only, but also for virtual extorsion, spam campaigns and identity theft. They implement different types of evasion techniques that make it harder for one to group and detect botnet traffic. This thesis introduces one methodology, called CONDENSER, that outputs clusters through a self-organizing map and that identify domain names generated by an unknown pseudo-random seed that is known by the botnet herder(s). Aditionally DNS Crawler is proposed, this system saves historic DNS data for fast-flux and double fastflux detection, and is used to identify live C&Cs IPs used by real botnets. A program, called CHEWER, was developed to automate the calculation of the SVM parameters and features that better perform against the available domain names associated with DGAs. CONDENSER and DNS Crawler were developed with scalability in mind so the detection of fast-flux and double fast-flux networks become faster. We used a SVM for the DGA classififer, selecting a total of 11 attributes and achieving a Precision of 77,9% and a F-Measure of 83,2%. The feature selection method identified the 3 most significant attributes of the total set of attributes. For clustering, a Self-Organizing Map was used on a total of 81 attributes. The conclusions of this thesis were accepted in Botconf through a submited article. Botconf is known conferênce for research, mitigation and discovery of botnets tailled for the industry, where is presented current work and research. This conference is known for having security and anti-virus companies, law enforcement agencies and researchers.
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Atualmente, um dos principais desafios que afeta a saúde pública no Brasil é a crescente evolução no número de casos e epidemias provocados pelo vírus da dengue. Não existem estudos suficientes que consigam elucidar quais fatores contribuem para a evolução das epidemias de Dengue. Fatores como condições sanitárias, localização geográfica, investimentos financeiros em infraestrutura e qualidade de vida podem estar relacionados com a incidência de Dengue. Além disso, outra questão que merece um maior destaque é o estudo para se identificar o grau de impacto das variáveis determinantes da dengue e se existe um padrão que está correlacionado com a taxa de incidência. Desta forma, este trabalho tem como objetivo principal a correlação da taxa de incidência da dengue na população de cada município brasileiro, utilizando dados relativos aos aspectos sociais, econômicos, demográficos e ambientais. Outra contribuição relevante do trabalho, foi a análise dos padrões de distribuição espacial da taxa de incidência de Dengue e sua relação com os padrões encontrados utilizando as variáveis socioeconômicas e ambientais, sobretudo analisando a evolução temporal no período de 2008 até 2012. Para essa análises, utilizou-se o Sistema de Informação Geográfica (SIG) aliado com a mineração de dados, através da metodologia de rede neural mais especificamente o mapa auto organizável de Kohonen ou self-organizing maps (SOM). Tal metodologia foi empregada para a identificação de padrão de agrupamentos dessas variáveis e sua relação com as classes de incidência de dengue no Brasil (Alta, Média e Baixa). Assim, este projeto contribui de forma significativa para uma melhor compreensão dos fatores que estão associados à ocorrência de Dengue, e como essa doença está correlacionada com fatores como: meio ambiente, infraestrutura e localização no espaço geográfico.
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A Geografia Eleitoral definida como a análise da interação entre o espaço, o lugar e os processos eleitorais, compreende fundamentalmente três domínios: padrões de voto, influências geográficas nas eleições e a geografia da representação. A Geografia Eleitoral conta uma longa história, ao ponto de já ter tido um status próprio no âmbito da disciplina. Depois ter aparecido nos anos 70 e 80 com algum vigor no contexto português, esta abordagem dos fenómenos eleitorais tem sido relativamente negligenciada nos anos. Neste trabalho, conjugando as metodologias espaciais-analíticas mais tradicionais com um conjunto de novas tecnologias - como os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e os Self- Organizing Maps (SOM) -, pretendemos dar uma nova ênfase à Geografia Eleitoral nacional, realçando o seu caráter explicativo e abrindo portas a abordagens multidisciplinares dos dados eleitorais. Com base nos resultados das eleições legislativas portuguesas realizadas no período compreendido entre 1991 e 2011, analisamos neste trabalho os seguintes tópicos: a distribuição espacial dos resultados, em conjunto e individualmente, dos cinco partidos com representação parlamentar; a distribuição dos resultados deste conjunto de partidos por região, considerando uma das propostas de divisão administrativa referendada em 1998 e analisando a região da Estremadura e Ribatejo como um estudo de caso; os padrões gerados pela distribuição do bloco constituído pelos dois principais partidos (PS e PPD/PSD); o comportamento espacial dos blocos Direita/Centro-Direita e Esquerda/Centro- Esquerda; a abstenção eleitoral, confrontando os valores registados em cada freguesia com o resultado nacional; a comparação entre diferentes tipos de eleições; a distribuição dos resultados por partido nos dois principais distritos (Lisboa e Porto) que em conjunto representam mais de 40% da população portuguesa; o comportamento do Bloco de Esquerda, o mais jovem dos partidos considerados; e os mapeamentos das freguesias “sociais-democratas” e “socialistas”. Os resultados deste trabalho comprovam de forma geral, de que a georreferenciação dos dados eleitorais nacionais geram uma cartografia que permite confirmar aquilo que outras análises têm vindo a mostrar sobre o comportamento eleitoral dos portugueses. No entanto, existem aspectos específicos da distribuição espacial deste mesmo comportamento eleitoral que permitem aprofundar o conhecimento sobre a interacção entre o espaço e os processos eleitorais.
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The interest in using information to improve the quality of living in large urban areas and its governance efficiency has been around for decades. Nevertheless, the improvements in Information and Communications Technology has sparked a new dynamic in academic research, usually under the umbrella term of Smart Cities. This concept of Smart City can probably be translated, in a simplified version, into cities that are lived, managed and developed in an information-saturated environment. While it makes perfect sense and we can easily foresee the benefits of such a concept, presently there are still several significant challenges that need to be tackled before we can materialize this vision. In this work we aim at providing a small contribution in this direction, which maximizes the relevancy of the available information resources. One of the most detailed and geographically relevant information resource available, for the study of cities, is the census, more specifically the data available at block level (Subsecção Estatística). In this work, we use Self-Organizing Maps (SOM) and the variant Geo-SOM to explore the block level data from the Portuguese census of Lisbon city, for the years of 2001 and 2011. We focus on gauging change, proposing ways that allow the comparison of the two time periods, which have two different underlying geographical bases. We proceed with the analysis of the data using different SOM variants, aiming at producing a two-fold portrait: one, of the evolution of Lisbon during the first decade of the XXI century, another, of how the census dataset and SOM’s can be used to produce an informational framework for the study of cities.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão da Informação
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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A inovação é considerada pelos economistas como fator determinante para o crescimento económico e social sustentável. No contexto da atual economia, global e marcada por uma profunda crise, torna-se imperativo compreender os padrões de inovação para suportar melhores políticas e respostas aos desafios que se impõem. Este entendimento conduz à ilação de que os desvios significativos no crescimento económico observado entre diferentes regiões são também explicados por diferenças espaciais nos padrões de inovação. Na sequência do exposto tem-se assistido a um renovado e crescente interesse no estudo da inovação numa perspetiva territorial e a uma crescente produção e disponibilização de dados para estudo e compreensão das suas dinâmicas. O objectivo principal da presente dissertação é demonstrar a utilidade de uma técnica de Data Mining, a rede neuronal Self Organizing Map, na exploração destes dados para estudo da inovação. Em concreto pretende-se demonstrar a capacidade desta técnica tanto para identificar perfis regionais de inovação bem como para visualizar a evolução desses perfis no tempo num mapa topológico virtual, o espaço de atributos do SOM, por comparação com um mapa geográfico. Foram utilizados dados Euronext relativos a 236 regiões europeias para os anos compreendidos entre 2003 e 2009. O Self Organizing Map foi construído com base no GeoSOM, software desenvolvido pelo Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação. Os resultados obtidos permitem demonstrar a utilidade desta técnica na visualização dos padrões de inovação das regiões europeias no espaço e no tempo.
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica
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This paper provides a longitudinal, empirical view of the multifaceted and reciprocal processes of organizational learning in a context of self-managed teams. Organizational learning is seen as a social construction between people and actions in a work setting. The notion of learning as situated (Brown & Duguid 1989, Lave& Wenger 1991, Gherardi & al. 1998, Easterby-Smith & Araujo 1999, Abma 2003) opens up the possibility for placing the focus of research on learning in the community rather than in individual learning processes. Further, in studying processes in their social context, we cannot avoid taking power relations into consideration (Contu & Willmott 2003). The study is based on an action research with a methodology close to the ‘democratic dialogue’ presented by Gustavsen (2001). This gives a ground for research into how the learning discourse developed in the case study organization over a period of 5 years, during which time the company abandoned a middle management level of hierarchy and the teams had to figure out how to work as self-managed units. This paper discusses the (re)construction of power relations and its role in organizational learning. Power relations are discussed both in vertical and horizontal work relations. A special emphasis is placed on the dialectic between managerial aims and the space for reflection on the side of employees. I argue that learning is crucial in the search for the limits for empowerment and that these limits are negotiated both in actions and speech. This study unfolds a purpose-oriented learning process, constructing an open dialogue, and describes a favourable context for creative, knowledge building communities.
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Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Thesis submitted for assessment with a view to obtaining the degree of Doctor in History and Civilisation from the European University Institute
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Electronics Letters Vol.38, nº 19