Malware detection and prevention in RFID systems

The threat that malware poses to RFID systems was identified only recently. Fortunately, all currently known RFID malware is based on SQLIA. Therefore, in this chapter we propose a dual pronged, tag based SQLIA detection and prevention method optimized for RFID systems. The first technique is a SQL query matching approach that uses simple string comparisons and provides strong security against a majority of the SQLIA types possible on RFID systems. To provide security against second order SQLIA, which is a major gap in the current literature, we also propose a tag data validation and sanitization technique. The preliminary evaluation of our query matching technique is very promising, showing 100% detection rates and 0% false positives for all attacks other than second order injection.

Suporte a consultas no ambiente temporal de versões

O Modelo Temporal de Versões (TVM Vesions Model) foi proposto com base na união de um modelo de versões com informações temporais. Esse modelo permite o armazenamento de alternativas de projeto, o armazenamento da história dos dados em evolução, bem cmoo a reconstrução do estado da base em qualquer data passada, sem o uso de operações complexas de backup e recovery. Para realizar consultas nesse modelo foi definida uma linguagem de consulta, a TVQL (Temporal Versioned Query Language). Além das consultas básicas realizadas pela linguagem padrão AQL, a TVQL permite novas consultas que retornam valores específicos das características de tempo e versões, estabelecendo um comportamento o mais homogêneo possível para elementos normais e temporais vesionados. O objetivo principal deste trabalho e possibilitar a realização de consultas TVQL em um banco de dados convencional. Nesse contexto, o mapeamento da TVQL é implementando através da tradução de todas as propriedades e funções definidas na TVQL para SQL. Para que isso seja possível é necessário queos dados também estejam nesse banco de dados. Então, faz-se necessário o mapeamento das classes da hierarquia do TVM, bem como das classes da aplciação, para o banco de dados. Adicionalmente, é implementado um protótipo de uma interface de consultas realizadas em TVQL, para testar o funcionamento tanto da TVL como do seu mapeamento.

Uma Avaliação de abordagens alternativas para armazenar RDF em banco de dados relacional

O Resource Description Framework (RDF) é uma infra-estrutura, que possibilita a codificação, troca e reuso de metadata estruturado. Metadata é dados sobre dados. O termo refere a qualquer dado usado para ajudar a identificação, descrição e localização de recursos eletrônicos na rede. O RDF permite adicionar declarações, sinônimos e palavras que não estão presentes nos recursos, mas que são pertinentes a eles. Uma declaração RDF pode ser desenhada usando diagramas de arcos e nodos, onde os nodos representam os recursos e os arcos representam as propriedades nomeadas. O modelo básico consiste em recursos, propriedades e objetos. Todas as coisas sendo descritas pelas declarações RDF são chamadas de recursos. Um recurso pode ser uma página da Web inteira ou um elemento específico HTML ou XML dentro de um documento fonte. Uma propriedade é um aspecto específico, característica, atributo, ou relação usada para descrever um recurso. O objeto pode ser um outro recurso ou um literal. Estas três partes, juntas, formam uma declaração RDF. O resultado do parser para recursos com metadata RDF, é um conjunto de declarações referentes aquele recurso. A declaração destas propriedades e a semântica correspondente delas estão definidas no contexto do RDF como um RDF schema. Um esquema não só define as propriedades do recurso (por exemplo, título, autor, assunto, tamanho, cor, etc.), mas também pode definir os tipos de recursos sendo descritos (livros, páginas Web, pessoas, companhias, etc.). O RDF schema, provê um sistema básico de tipos necessários para descrever tais elementos e definir as classes de recursos. Assim, os recursos constituindo este sistema de tipos se tornam parte do modelo RDF de qualquer descrição que os usa. A geração de modelos RDF pode ser conseguida através de algoritmos implementados com linguagens de programação tradicionais e podem ser embutidos em páginas HTML, documentos XML e até mesmo em imagens. Com relação a modelos em imagens, servidores Web específicos são usados para simular dois recursos sobre o mesmo URI, servindo ora a imagem ora a descrição RDF. Uma alternativa para armazenar e manipular grande quantidade de declarações RDF é usar a tecnologia de banco de dados relacional. Abordagens para armazenar declarações RDF em banco de dados relacional foram propostas, mas todas elas mantêm modelos diversos de diferentes fontes. Critérios de avaliação como tempo de carga, proliferação de tabelas, espaço, dados mantidos e custo de instruções SQL foram definidos. Duas abordagens apresentaram resultados satisfatórios. Com uma nova abordagem proposta por este trabalho se obteve melhores resultados principalmente no aspecto de consultas. A nova proposta provê mecanismos para que o usuário faça seu próprio modelo relacional e crie suas consultas. O conhecimento necessário pelo usuário se limita em parte aos modelos mantidos e ao esquema RDF.

Validação do mecanismo de tolerância a falhas do SGBD InterBase através de injeção de falhas

O presente trabalho explora a aplicação de técnicas de injeção de falhas, que simulam falhas transientes de hardware, para validar o mecanismo de detecção e de recuperação de erros, medir os tempos de indisponibilidade do banco de dados após a ocorrência de uma falha que tenha provocado um FUDVK. Adicionalmente, avalia e valida a ferramenta de injeção de falhas FIDe, utilizada nos experimentos, através de um conjunto significativo de testes de injeção de falhas no ambiente do SGBD. A plataforma experimental consiste de um computador Intel Pentium 550 MHz com 128 MB RAM, do sistema operacional Linux Conectiva kernel versão 2.2.13. O sistema alvo das injeções de falhas é o SGBD centralizado InterBase versão 4.0. As aplicações para a carga de trabalho foram escritas em VFULSWV SQL e executadas dentro de uma sessão chamada LVTO. Para a injeção de falhas foram utilizadas três técnicas distintas: 1) o comando NLOO do sistema operacional; 2) UHVHW geral no equipamento; 3) a ferramenta de injeção de falhas FIDe, desenvolvida no grupo de injeção de falhas do PPGC da UFRGS. Inicialmente são introduzidos e reforçados os conceitos básicos sobre o tema, que serão utilizados no decorrer do trabalho e são necessários para a compreensão deste estudo. Em seguida é apresentada a ferramenta de injeção de falhas Xception e são também analisados alguns experimentos que utilizam ferramentas de injeção de falhas em bancos de dados. Concluída a revisão bibliográfica é apresentada a ferramenta de injeção de falhas – o FIDe, o modelo de falhas adotado, a forma de abordagem, a plataforma de hardware e software, a metodologia e as técnicas utilizadas, a forma de condução dos experimentos realizados e os resultados obtidos com cada uma das técnicas. No total foram realizados 3625 testes de injeções de falhas. Com a primeira técnica foram realizadas 350 execuções, com a segunda técnica foram realizadas 75 execuções e com a terceira técnica 3200 execuções, em 80 testes diferentes. O modelo de falhas proposto para este trabalho refere-se a falhas de crash baseadas em corrupção de memória e registradores, parada de CPU, aborto de transações ou reset geral. Os experimentos foram divididos em três técnicas distintas, visando a maior cobertura possível de erros, e apresentam resultados bastante diferenciados. Os experimentos com o comando NLOO praticamente não afetaram o ambiente do banco de dados. Pequeno número de injeção de falhas com o FIDe afetaram significativamente a dependabilidade do SGBD e os experimentos com a técnica de UHVHW geral foram os que mais comprometeram a dependabilidade do SGBD.

Linguagem de consulta temporal : definição e implementação

Até hoje, não existem implementações de SGBDs Temporais disponíveis no mercado de software. A tradução de linguagens de consulta temporais para o padrão SQL é uma alternativa para implementação de sistemas temporais com base em SGBDs comerciais, os quais não possuem linguagem e estrutura de dados temporais. OASIS (Open and Active Specification of Information Systems) é uma linguagem que serve como repositório de alto nível para especificação formal orientada a objetos e geração automática de software, em diversas linguagens, através da ferramenta CASE OO-Method. As aplicações geradas desta forma utilizam, como meio de persistˆencia de objetos, SGBDs comerciais baseados na abordagem relacional. A linguagem OASIS foi estendida com aspectos temporais. A extensão de OASIS com aspectos temporais requer a especificação de um modelo de dados e de uma linguagem de consulta temporais que possam ser utilizados em SGBDs convencionais. Há duas abordagens para resolver o problema. A primeira baseia-se em extensões da linguagem e/ou do modelo de dados de modo que o modelo não-temporal é preservado. A segunda, abordagem de generalização temporal, é mais radical e não preserva o modelo não-temporal. A linguagem ATSQL2 fornece recursos adequados aos conceitos encontrados na abordagem de generalização temporal. Neste trabalho utiliza-se os conceitos de generalização temporal preservando o modelo não-temporal. A presente dissertação tem por finalidade propor um modelo de dados para suporte à extensão temporal da linguagem OASIS, bem como estender a linguagem ATSQL2 para facilitar as consultas a eventos temporais. O sistema de tradução da linguagem de consulta temporal para SQL é também adaptado ao modelo de dados proposto.

Business Intelligence: comparação de ferramentas

Cada vez mais o tempo acaba sendo o diferencial de uma empresa para outra. As empresas, para serem bem sucedidas, precisam da informação certa, no momento certo e para as pessoas certas. Os dados outrora considerados importantes para a sobrevivência das empresas hoje precisam estar em formato de informações para serem utilizados. Essa é a função das ferramentas de “Business Intelligence”, cuja finalidade é modelar os dados para obter informações, de forma que diferencie as ações das empresas e essas consigam ser mais promissoras que as demais. “Business Intelligence” é um processo de coleta, análise e distribuição de dados para melhorar a decisão de negócios, que leva a informação a um número bem maior de usuários dentro da corporação. Existem vários tipos de ferramentas que se propõe a essa finalidade. Esse trabalho tem como objetivo comparar ferramentas através do estudo das técnicas de modelagem dimensional, fundamentais nos projetos de estruturas informacionais, suporte a “Data Warehouses”, “Data Marts”, “Data Mining” e outros, bem como o mercado, suas vantagens e desvantagens e a arquitetura tecnológica utilizada por estes produtos. Assim sendo, foram selecionados os conjuntos de ferramentas de “Business Intelligence” das empresas Microsoft Corporation e Oracle Corporation, visto as suas magnitudes no mundo da informática.

Um meta esquema para especificação do Modelo Temporal de versões em XML

As aplicações que lidam com dados temporais e versionados podem ser modeladas através do Modelo Temporal de Versões. No entanto, para que se possa utilizar esse modelo,é necessário que bases de dados tradicionais sejam estendidas para bases temporais versionadas, habilitando dessa forma, a manipulação desses dados. O padrão XML tem sido amplamente utilizado para publicar e trocar dados pela internet. Porém, pode ser utilizado também para a formalização de conceitos, dados, esquemas, entre outros. Com a especificação do Modelo Temporal de Versões em XML,é possível gerar automaticamente um script SQL com as características do modelo, de forma a ser aplicado a um banco de dados, tornando-o apto a trabalhar com os conceitos de tempo e de versão. Para isso,é necessário criar regras de transformação (XSLT), que serão aplicadas às especificações definidas para o modelo. O resultado final (script SQL) será executado em uma base de dados que implemente os conceitos de orientação a objetos, transformando essa base em uma base temporal versionada. Cada banco de dados possui sua própria linguagem de definição de dados. Para gerar o script em SQL com as características do Modelo Temporal de Versões, regras de transformação deverão ser definidas para os bancos que utilizarão o modelo, observando sua sintaxe específica. Essas diversas regras serão aplicadas à mesma especificação do modelo em XML. O resultado será o script em SQL definido na sintaxe de cada base de dados.

Proposta e implementação de uma máquina de workflow para o Projeto CEMT

Este trabalho apresenta um protótipo de uma máquina de workflow, de uso geral, implementado em plataforma de software livre. O protótipo utiliza um servidor web com PHP, em sistema operacional Linux, alguns programas desenvolvidos em C e o banco de dados MySql. O projeto CEMT demanda o uso da tecnologia de workflow, com o objetivo de controlar a execução de cursos a distância. Antes de ser iniciado o desenvolvimento do protótipo, foi feito um estudo sobre algumas máquinas de workflow existentes, com o objetivo de encontrar alguma que tivesse licença livre e pudesse ser utilizada no projeto CEMT, ou colher subsídios para o desenvolvimento de uma máquina de workflow própria. Foram testadas duas máquinas de workflow de licença livre (Openflow e OFBIZ), uma máquina com cópia de demonstração (Reactor) e foram consultadas as documentações fornecidas pelos fabricantes. Além disso foi consultada também a documentação do Domino Workflow, que não disponibilizou cópia de avaliação e cuja licença não é livre. Um dos requisitos do protótipo é a compatibilidade com os padrões de interface recomendados pela WfMC. Esses padrões permitem a interoperabilidade entre softwares de workflow. O primeiro benefício da adoção desses padrões é a interação com o editor gráfico de workflow AW (Amaya Workflow), desenvolvido no Instituto de Informática da UFRGS. Este editor gera definições de processos de workflow no formato da linguagem XPDL (XML Process Definition Language), que alimentam a máquina de workflow. O esquema XPDL foi traduzido para um esquema de banco de dados relacional e foi desenvolvido um compilador que lê um arquivo no formato XPDL e gera comandos SQL de inserção das informações desse arquivo no banco de dados. Foi desenvolvida uma interface web para demonstrar o funcionamento do protótipo. A API definida na Interface 2 da WfMC foi implementada parcialmente. Essa API permite o desenvolvimento independente de outras interfaces de usuário. Foram propostas algumas extensões à Interface 1 e modificações na definição de estados recomendada pela Interface 2 da WfMC. Com isso foi possível aumentar o controle sobre a execução das instâncias de workflow. Foram incluídas as restrições de data e possibilidade de bloqueio na execução de instâncias de atividades. Outras extensões possibilitam um serviço de notificações e atividades em grupo e oferecem novas possibilidades de alocação de atividades. O funcionamento básico do protótipo é descrito e inclui as funcionalidades de carga da definição de processo, instanciação de processo, visualização da lista de trabalho e execução das atividades, entre outras.

Semântica formal para TVQL

Modelos de bancos de dados têm sido progressivamente estendidos a fim de melhor capturar necessidades específicas de aplicações. Bancos de dados versionados, por exemplo, provêm suporte a versões alternativas de objetos. Bancos de dados temporais, por sua vez, permitem armazenar todos os estados de uma aplicação, registrando sua evolução com o passar do tempo. Tais extensões sobre os modelos de dados se refletem nas respectivas linguagens de consulta, normalmente sob a forma de extensões a linguagens conhecidas, tais como SQL ou OQL. O modelo de banco de dados TVM (Temporal Versions Model ), definido sobre o modelo de banco de dados orientado a objetos, suporta simultaneamente versões alternativas e o registro de alterações de objetos ao longo do tempo. A linguagem de consulta TVQL (Temporal Versioned Query Language), definida a partir da linguagem de consulta SQL, permite recuperar informações do modelo de dados TVM. As construções introduzidas em TVQL têm como objetivo tornar simples a consulta do banco de dados em diversos pontos da linha temporal. Apesar das vantagens da utilização da linguagem TVQL para resgatar dados temporais do modelo TVM, existem algumas limitações importantes para seu aprimoramento. Uma delas é a alta complexidade do modelo TVM, proveniente da integração de conceitos variados como estados alternativos e rótulos temporais. Outro ponto é que, até o presente momento, não existe um interpretador para TVQL, impedindo uma experiência prática de programação de consultas. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma especificação formal para a linguagem TVQL, tornando possível um estudo consistente de suas construções. Adicionalmente, uma especificação formal serve como documentação para futuras implementações de interpretadores. Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo de avaliador de consultas e verificador de tipos para um núcleo funcional da linguagem TVQL, possibilitando também uma experimentação prática sobre os modelos propostos.

Implementação de um ambiente computacional para ensino à distância

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema de laudos histopatológicos baseado na plataforma microsoft .net 2.0

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

CRITICAL APPLICATIONS OF SW 846 US EPA METHODS TO EVALUATION OF MARINE SAMPLES QUALITY

Technical evaluation of analytical data is of extreme relevance considering it can be used for comparisons with environmental quality standards and decision-making as related to the management of disposal of dredged sediments and the evaluation of salt and brackish water quality in accordance with CONAMA 357/05 Resolution. It is, therefore, essential that the project manager discusses the environmental agency`s technical requirements with the laboratory contracted for the follow-up of the analysis underway and even with a view to possible re-analysis when anomalous data are identified. The main technical requirements are: (1) method quantitation limits (QLs) should fall below environmental standards; (2) analyses should be carried out in laboratories whose analytical scope is accredited by the National Institute of Metrology (INMETRO) or qualified or accepted by a licensing agency; (3) chain of custody should be provided in order to ensure sample traceability; (4) control charts should be provided to prove method performance; (5) certified reference material analysis or, if that is not available, matrix spike analysis, should be undertaken and (6) chromatograms should be included in the analytical report. Within this context and with a view to helping environmental managers in analytical report evaluation, this work has as objectives the discussion of the limitations of the application of SW 846 US EPA methods to marine samples, the consequences of having data based on method detection limits (MDL) and not sample quantitation limits (SQL), and present possible modifications of the principal method applied by laboratories in order to comply with environmental quality standards.

Analytical Processing Over XML and XLink

Current commercial and academic OLAP tools do not process XML data that contains XLink. Aiming at overcoming this issue, this paper proposes an analytical system composed by LMDQL, an analytical query language. Also, the XLDM metamodel is given to model cubes of XML documents with XLink and to deal with syntactic, semantic and structural heterogeneities commonly found in XML documents. As current W3C query languages for navigating in XML documents do not support XLink, XLPath is discussed in this article to provide features for the LMDQL query processing. A prototype system enabling the analytical processing of XML documents that use XLink is also detailed. This prototype includes a driver, named sql2xquery, which performs the mapping of SQL queries into XQuery. To validate the proposed system, a case study and its performance evaluation are presented to analyze the impact of analytical processing over XML/XLink documents.

Sistema per la gestione di basi di dati relazionali da XML

Nello sviluppo di sistemi informatici si sono affermate numerose tecnologie, che vanno utilizzate in modo combinato e, possibilmente sinergico. Da una parte, i sistemi di gestione di basi di dati relazionali consentono una gestione efficiente ed efficace di dati persistenti, condivisi e transazionali. Dall'altra, gli strumenti e i metodi orientati agli oggetti (linguaggi di programmazione, ma anche metodologie di analisi e progettazione) consentono uno sviluppo efficace della logica applicativa delle applicazioni. E’ utile in questo contesto spiegare che cosa s'intende per sistema informativo e sistema informatico. Sistema informativo: L'insieme di persone, risorse tecnologiche, procedure aziendali il cui compito è quello di produrre e conservare le informazioni che servono per operare nell'impresa e gestirla. Sistema informatico: L'insieme degli strumenti informatici utilizzati per il trattamento automatico delle informazioni, al fine di agevolare le funzioni del sistema informativo. Ovvero, il sistema informatico raccoglie, elabora, archivia, scambia informazione mediante l'uso delle tecnologie proprie dell'Informazione e della Comunicazione (ICT): calcolatori, periferiche, mezzi di comunicazione, programmi. Il sistema informatico è quindi un componente del sistema informativo. Le informazioni ottenute dall'elaborazione dei dati devono essere salvate da qualche parte, in modo tale da durare nel tempo dopo l'elaborazione. Per realizzare questo scopo viene in aiuto l'informatica. I dati sono materiale informativo grezzo, non (ancora) elaborato da chi lo riceve, e possono essere scoperti, ricercati, raccolti e prodotti. Sono la materia prima che abbiamo a disposizione o produciamo per costruire i nostri processi comunicativi. L'insieme dei dati è il tesoro di un'azienda e ne rappresenta la storia evolutiva. All'inizio di questa introduzione è stato accennato che nello sviluppo dei sistemi informatici si sono affermate diverse tecnologie e che, in particolare, l'uso di sistemi di gestione di basi di dati relazionali comporta una gestione efficace ed efficiente di dati persistenti. Per persistenza di dati in informatica si intende la caratteristica dei dati di sopravvivere all'esecuzione del programma che li ha creati. Se non fosse cosi, i dati verrebbero salvati solo in memoria RAM e sarebbero persi allo spegnimento del computer. Nella programmazione informatica, per persistenza si intende la possibilità di far sopravvivere strutture dati all'esecuzione di un programma singolo. Occorre il salvataggio in un dispositivo di memorizzazione non volatile, come per esempio su un file system o su un database. In questa tesi si è sviluppato un sistema che è in grado di gestire una base di dati gerarchica o relazionale consentendo l'importazione di dati descritti da una grammatica DTD. Nel capitolo 1 si vedranno più in dettaglio cosa di intende per Sistema Informativo, modello client-server e sicurezza dei dati. Nel capitolo 2 parleremo del linguaggio di programmazione Java, dei database e dei file XML. Nel capitolo 3 descriveremo un linguaggio di analisi e modellazione UML con esplicito riferimento al progetto sviluppato. Nel capitolo 4 descriveremo il progetto che è stato implementato e le tecnologie e tools utilizzati.

Sicurezza di rete, analisi del traffico e monitoraggio.

Il lavoro è stato suddiviso in tre macro-aree. Una prima riguardante un'analisi teorica di come funzionano le intrusioni, di quali software vengono utilizzati per compierle, e di come proteggersi (usando i dispositivi che in termine generico si possono riconoscere come i firewall). Una seconda macro-area che analizza un'intrusione avvenuta dall'esterno verso dei server sensibili di una rete LAN. Questa analisi viene condotta sui file catturati dalle due interfacce di rete configurate in modalità promiscua su una sonda presente nella LAN. Le interfacce sono due per potersi interfacciare a due segmenti di LAN aventi due maschere di sotto-rete differenti. L'attacco viene analizzato mediante vari software. Si può infatti definire una terza parte del lavoro, la parte dove vengono analizzati i file catturati dalle due interfacce con i software che prima si occupano di analizzare i dati di contenuto completo, come Wireshark, poi dei software che si occupano di analizzare i dati di sessione che sono stati trattati con Argus, e infine i dati di tipo statistico che sono stati trattati con Ntop. Il penultimo capitolo, quello prima delle conclusioni, invece tratta l'installazione di Nagios, e la sua configurazione per il monitoraggio attraverso plugin dello spazio di disco rimanente su una macchina agent remota, e sui servizi MySql e DNS. Ovviamente Nagios può essere configurato per monitorare ogni tipo di servizio offerto sulla rete.