Ensemble Fuzzy Belief Intrusion Detection Design

With the rapid growth of the Internet, computer attacks are increasing at a fast pace and can easily cause millions of dollar in damage to an organization. Detecting these attacks is an important issue of computer security. There are many types of attacks and they fall into four main categories, Denial of Service (DoS) attacks, Probe, User to Root (U2R) attacks, and Remote to Local (R2L) attacks. Within these categories, DoS and Probe attacks continuously show up with greater frequency in a short period of time when they attack systems. They are different from the normal traffic data and can be easily separated from normal activities. On the contrary, U2R and R2L attacks are embedded in the data portions of the packets and normally involve only a single connection. It becomes difficult to achieve satisfactory detection accuracy for detecting these two attacks. Therefore, we focus on studying the ambiguity problem between normal activities and U2R/R2L attacks. The goal is to build a detection system that can accurately and quickly detect these two attacks. In this dissertation, we design a two-phase intrusion detection approach. In the first phase, a correlation-based feature selection algorithm is proposed to advance the speed of detection. Features with poor prediction ability for the signatures of attacks and features inter-correlated with one or more other features are considered redundant. Such features are removed and only indispensable information about the original feature space remains. In the second phase, we develop an ensemble intrusion detection system to achieve accurate detection performance. The proposed method includes multiple feature selecting intrusion detectors and a data mining intrusion detector. The former ones consist of a set of detectors, and each of them uses a fuzzy clustering technique and belief theory to solve the ambiguity problem. The latter one applies data mining technique to automatically extract computer users’ normal behavior from training network traffic data. The final decision is a combination of the outputs of feature selecting and data mining detectors. The experimental results indicate that our ensemble approach not only significantly reduces the detection time but also effectively detect U2R and R2L attacks that contain degrees of ambiguous information.

O uso de modelos ocultos de Markov no estudo do fluxo de rios intermitentes

In this work, we present our understanding about the article of Aksoy [1], which uses Markov chains to model the flow of intermittent rivers. Then, we executed an application of his model in order to generate data for intermittent streamflows, based on a data set of Brazilian streams. After that, we build a hidden Markov model as a proposed new approach to the problem of simulation of such flows. We used the Gamma distribution to simulate the increases and decreases in river flows, along with a two-state Markov chain. The motivation for us to use a hidden Markov model comes from the possibility of obtaining the same information that the Aksoy’s model provides, but using a single tool capable of treating the problem as a whole, and not through multiple independent processes

Segmentação fuzzy de objetos tridimensionais com propriedades texturais

Digital image segmentation is the process of assigning distinct labels to different objects in a digital image, and the fuzzy segmentation algorithm has been used successfully in the segmentation of images from several modalities. However, the traditional fuzzy segmentation algorithm fails to segment objects that are characterized by textures whose patterns cannot be successfully described by simple statistics computed over a very restricted area. In this paper we present an extension of the fuzzy segmentation algorithm that achieves the segmentation of textures by employing adaptive affinity functions as long as we extend the algorithm to tridimensional images. The adaptive affinity functions change the size of the area where they compute the texture descriptors, according to the characteristics of the texture being processed, while three dimensional images can be described as a finite set of two-dimensional images. The algorithm then segments the volume image with an appropriate calculation area for each texture, making it possible to produce good estimates of actual volumes of the target structures of the segmentation process. We will perform experiments with synthetic and real data in applications such as segmentation of medical imaging obtained from magnetic rosonance

Critério de correntropia no treinamento de redes fuzzy wavelet neural networks para identificação de sistemas dinâmicos não lineares

The great interest in nonlinear system identification is mainly due to the fact that a large amount of real systems are complex and need to have their nonlinearities considered so that their models can be successfully used in applications of control, prediction, inference, among others. This work evaluates the application of Fuzzy Wavelet Neural Networks (FWNN) to identify nonlinear dynamical systems subjected to noise and outliers. Generally, these elements cause negative effects on the identification procedure, resulting in erroneous interpretations regarding the dynamical behavior of the system. The FWNN combines in a single structure the ability to deal with uncertainties of fuzzy logic, the multiresolution characteristics of wavelet theory and learning and generalization abilities of the artificial neural networks. Usually, the learning procedure of these neural networks is realized by a gradient based method, which uses the mean squared error as its cost function. This work proposes the replacement of this traditional function by an Information Theoretic Learning similarity measure, called correntropy. With the use of this similarity measure, higher order statistics can be considered during the FWNN training process. For this reason, this measure is more suitable for non-Gaussian error distributions and makes the training less sensitive to the presence of outliers. In order to evaluate this replacement, FWNN models are obtained in two identification case studies: a real nonlinear system, consisting of a multisection tank, and a simulated system based on a model of the human knee joint. The results demonstrate that the application of correntropy as the error backpropagation algorithm cost function makes the identification procedure using FWNN models more robust to outliers. However, this is only achieved if the gaussian kernel width of correntropy is properly adjusted.

Comparação do Brief Core Set e Comprehensive Core Set da CIF para a esclerose múltipla, a partir da perspetiva da população portuguesa

Introdução: O desenvolvimento dos Core Sets pretende identificar e agrupar as categorias da CIF que mostram os principais problemas de funcionalidade de indivíduos com uma condição de saúde específica. Este instrumento simplifica o número de categorias da CIF, facilitando a sua utilização na prática clínica. Objetivos: O objetivo deste estudo consiste em identificar em que medida os problemas percecionados pelos indivíduos portugueses com EM encontram-se representados na versão atual dos Comprehensive And Brief Core Set da CIF para esta condição de saúde, desenvolvido pela Organização Mundial de Saúde. Metodologia: Foi realizado um estudo qualitativo, com uma amostra de 27 indivíduos com EM, com a recorrência a entrevistas segundo o protocolo de Coenen (2008). Foram utilizadas as escalas Mini Mental State Examination, Self-Administered Comorbidity Questionnaire e a Expanded Disability Status Scale para caraterização da amostra. Resultados: Foram incluídos no estudo 25 indivíduos, com mediana de idades de 52 anos, dos quais 68% são mulheres e 32% são homens. Foram identificadas 45 das 123 categorias de 2º nível do Comprehensive Core Set e 13 das 19 categorias do Brief Core Set. O teste Qui-Quadrado apresentou um valor de p=0,034, mostrando relação entre as variáveis componentes da CIF identificadas e incapacidade. Conclusões: Os resultados obtidos sugerem que o Comprehensive Core Set é demasiado específico para alguns problemas identificados e demasiado extenso pois, inclui categorias não relevantes para a população estudada. O Brief Core Set mostrou ser relevante com a perspetiva dos indivíduos. As variáveis incapacidade e componentes da CIF mostram relação de dependência.

Alinhamento dos projetos de TI aos modelos de negócio das organizações

A necessidade de alinhar objetivos e estratégias da organização à execução dos portfólios, programas e projetos não é uma tarefa trivial. Muitas vezes, os projetos de TI são entregues com tecnologia revolucionária, no entanto, não em aderência plena às necessidades do negócio. O modelo de negócio (MN) pode ser visto como ferramenta conceitual essencial para capturar, compartilhar e criar uma visão comum do modelo da organização. O presente estudo buscou identificar o nível de maturidade do alinhamento dos projetos de tecnologia da informação (TI) aos modelos de negócio nas organizações no Brasil. Para tanto, foi realizada uma pesquisa exploratório-descritiva de natureza quantitativa com utilização do método levantamento de campo (survey). Responderam ao questionário 327 profissionais atuantes em projetos de TI de fevereiro a abril de 2012. Foram aplicadas técnicas estatísticas descritivas e univariadas, como a distribuição das frequências percentuais, além da análise multivariada, especificamente a técnica exploratória de Análise de Componentes Principais para Dados Categóricos (CATPCA). Em resposta ao objetivo principal desta pesquisa, obteve-se um escore de 3,42, classificado como nível de maturidade ‘3-estabilizado/ focado’, isto indica o início da utilização da TI de forma estratégica nos negócios. A análise dos resultados também demonstrou que a formalização de uma sistemática de gestão de projetos de TI é um processo em solidificação crescente dentro das organizações, a estrutura organizacional funcional ainda é a mais praticada, embora a estrutura ‘projetizada’ tenha conquistado seu espaço, apresentando-se na segunda posição. O escritório de projetos lidera como sendo a área que seleciona, prioriza e monitora projetos. Por meio de testes de hipóteses, verificou-se que o escritório de projetos e a estrutura organizacional ‘projetizada’ são aspectos positivos e significativos no alinhamento dos projetos de TI aos modelos de negócios.

Pass-through of International food prices to domestic ination during and after the great recession: evidence from a set of Latin American economies

We examined how international food price shocks have impacted local ination processes in Brazil, Chile, Colombia, Mexico, and Peru in the past decade -- Using impulse-response analysis coming from cointegrated VARs, we wind that international food ination shocks take from one to six quarters to pass through to domestic head-line ination, depending on the country -- In addition, by calculating the elasticity of local prices to an international food price shock, we found that this pass-through is not complete -- We also take a closer look at how this type of shock affects local food and core prices separately, and asses the possibility second round effects over core ination stemming from the shock -- We wind that a transmission to headline prices does occur, and that part of the transmission is associated with rising core prices both directly and through possible second round effects, which implies a role for monetary policy when such a shock takes place -- This is especially relevant given that international food prices have recently been on an upward trend after falling considerably during the Great Recession

Modelagem em programação linear para resolução de jogos fuzzy intervalares

A teoria de jogos modela estratégias entre agentes (jogadores), os quais possuem recompensas ao fim do jogo conforme suas ações. O melhor par de estratégias para os jogadores constitui uma solução de equilíbrio. Porém, nem sempre se consegue estimar os dados do problema. Diante disso, os parâmetros incertos presentes em modelos de jogos são formalizados pela teoria fuzzy. Assim, a teoria fuzzy auxilia a teoria de jogos, formando jogos fuzzy. Dessa forma, parâmetros, como as recompensas, tornam-se números fuzzy. Mais ainda, quando há incerteza na representação desses números fuzzy utilizam-se os números fuzzy intervalares. Então, neste trabalho modelos de jogos fuzzy intervalares são analisados e métodos computacionais são desenvolvidos para a resolução desses jogos. Por fim, realizam-se simulações de programação linear para observar melhor a aplicação das teorias estudadas e avaliar a proposta.

Modelação de juntas adesivas por modelos de dano coesivo utilizando o método direto

A utilização de adesivos hoje em dia encontra-se de tal forma disseminada que é transversal a diversos setores do mercado, como a indústria aeroespacial, aeronáutica, automóvel e do desporto. De facto, o uso de ligações adesivas em estruturas mecânicas tem vindo a crescer, na medida em que estes têm substituído os métodos de ligação convencionais, tais como brasagem, rebitagem, ligações aparafusadas e soldadura. No geral, as ligações adesivas apresentam diversas vantagens, desde a diminuição do peso, redução da concentração de tensões, facilidade de fabrico, bom comportamento a solicitações cíclicas e capacidade de unir materiais dissimilares. O crescente interesse da indústria nas ligações adesivas tem por base o aumento da confiabilidade nos métodos de previsão de resistência de estruturas adesivas. Neste contexto surgem os Modelos de Dano Coesivo, que permitem simular o crescimento do dano em estruturas, após introdução das leis coesivas previamente estimadas nos modelos numéricos. Uma das fases mais importantes neste método de previsão é a estimativa das leis coesivas em tração e corte, pelo que se torna de grande relevância a existência e validação de métodos precisos para a obtenção destas leis. Este trabalho visa a validação de leis coesivas em tração e corte, estimadas pela aplicação do método direto, na previsão da resistência de juntas com geometria de solicitação mista. Neste âmbito, ensaiaram-se JSS e JSD com diferentes comprimentos de sobreposição e com adesivos de diferente ductilidade. Foram considerados os adesivos Araldite® AV138, de elevada resistência e baixa ductilidade, o Araldite® 2015, de moderada ductilidade e resistência intermédia, e o SikaForce® 7752, de baixa resistência e elevada ductilidade. As leis coesivas em modo puro serviram de base para a criação de leis simplificadas triangulares, trapezoidais e linearesexponenciais, que foram testadas para cada um dos adesivos. A validação das mesmas consumou-se por comparação das previsões numéricas com os resultados experimentais. Procedeu-se também a uma análise de tensões de arrancamento e de corte no adesivo, de modo a compreender a influência das tensões na resistência das juntas. A utilização do método direto permitiu obter previsões de resistência bastante precisas, indicando as formas de leis coesivas mais adequadas para cada conjunto adesivo/geometria de junta. Para além disso, para as condições geométricas e materiais consideradas, este estudo permitiu concluir que não se cometem erros significativos na escolha de uma lei menos adequada.

Estudo sobre a memória longa na volatilidade das rendibilidades do índice Nasdaq 100: uma abordagem com base nos modelos tipo Arch

Mestrado em Controlo de Gestão e dos Negócios

Adaptação do paradigma orientado a notificações para desenvolvimento de sistemas fuzzy

This work proposes to adjust the Notification Oriented Paradigm (NOP) so that it provides support to fuzzy concepts. NOP is inspired by elements of imperative and declarative paradigms, seeking to solve some of the drawbacks of both. By decomposing an application into a network of smaller computational entities that are executed only when necessary, NOP eliminates the need to perform unnecessary computations and helps to achieve better logical-causal uncoupling, facilitating code reuse and application distribution over multiple processors or machines. In addition, NOP allows to express the logical-causal knowledge at a high level of abstraction, through rules in IF-THEN format. Fuzzy systems, in turn, perform logical inferences on causal knowledge bases (IF-THEN rules) that can deal with problems involving uncertainty. Since PON uses IF-THEN rules in an alternative way, reducing redundant evaluations and providing better decoupling, this research has been carried out to identify, propose and evaluate the necessary changes to be made on NOP allowing to be used in the development of fuzzy systems. After that, two fully usable materializations were created: a C++ framework, and a complete programming language (LingPONFuzzy) that provide support to fuzzy inference systems. From there study cases have been created and several tests cases were conducted, in order to validate the proposed solution. The test results have shown a significant reduction in the number of rules evaluated in comparison to a fuzzy system developed using conventional tools (frameworks), which could represent an improvement in performance of the applications.

Redes elétricas inteligentes: desenvolvimento de modelos computacionais e aplicações para a gestão do lado da procura

Esta tese incide sobre o desenvolvimento de modelos computacionais e de aplicações para a gestão do lado da procura, no âmbito das redes elétricas inteligentes. É estudado o desempenho dos intervenientes da rede elétrica inteligente, sendo apresentado um modelo do produtor-consumidor doméstico. O problema de despacho económico considerando previsão de produção e consumo de energia obtidos a partir de redes neuronais artificiais é apresentado. São estudados os modelos existentes no âmbito dos programas de resposta à procura e é desenvolvida uma ferramenta computacional baseada no algoritmo de fuzzy-clustering subtrativo. São analisados perfis de consumo e modos de operação, incluindo uma breve análise da introdução do veículo elétrico e de contingências na rede de energia elétrica. São apresentadas aplicações para a gestão de energia dos consumidores no âmbito do projeto piloto InovGrid. São desenvolvidos sistemas de automação para, aquisição monitorização, controlo e supervisão do consumo a partir de dados fornecidos pelos contadores inteligente que permitem a incorporação das ações dos consumidores na gestão do consumo de energia elétrica; SMART GRIDS - COMPUTATIONAL MODELS DEVELOPMENT AND DEMAND SIDE MANAGMENT APPLICATIONS Abstract: This thesis focuses on the development of computational models and its applications on the demand side management within the smart grid scope. The performance of the electrical network players is studied and a domestic prosumer model is presented. The economic dispatch problem considering the production forecast and the energy consumption obtained from artificial neural networks is also presented. The existing demand response models are studied and a computational tool based on the fuzzy subtractive clustering algorithm is developed. Energy consumption profiles and operational modes are analyzed, including a brief analysis of the electrical vehicle and contingencies on the electrical network. Consumer energy management applications within the scope of InovGrid pilot project are presented. Computational systems are developed for the acquisition, monitoring, control and supervision of consumption data provided by smart meters allowing to incorporate consumer actions on their electrical energy management.

Finding the set of k-additive dominating measures viewed as a flow problem

n this paper we deal with the problem of obtaining the set of k-additive measures dominating a fuzzy measure. This problem extends the problem of deriving the set of probabilities dominating a fuzzy measure, an important problem appearing in Decision Making and Game Theory. The solution proposed in the paper follows the line developed by Chateauneuf and Jaffray for dominating probabilities and continued by Miranda et al. for dominating k-additive belief functions. Here, we address the general case transforming the problem into a similar one such that the involved set functions have non-negative Möbius transform; this simplifies the problem and allows a result similar to the one developed for belief functions. Although the set obtained is very large, we show that the conditions cannot be sharpened. On the other hand, we also show that it is possible to define a more restrictive subset, providing a more natural extension of the result for probabilities, such that it is possible to derive any k-additive dominating measure from it.

A Fuzzy Decision Strategy for Topic Identification and Dynamic Selection of Language Models

International audience

Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas

Entender o comportamento e suas pequenas variações decorrentes das mudanças do ambiente térmico e desenvolver modelos que simulem o bem-estar a partir de respostas das aves ao ambiente constituem o primeiro passo para a criação de um sistema de monitoramento digital de aves em galpões de produção. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema de suporte à decisão com base na teoria dos conjuntos fuzzy para a estimativa do bem-estar de matrizes pesadas em função de frequências e duração dos comportamentos expressos pelas aves. O desenvolvimento do sistema passou por cinco etapas distintas: 1) organização dos dados experimentais; 2) apresentação dos vídeos em entrevista com especialista; 3) criação das funções de pertinência com base nas entrevistas e na revisão da literatura; 4) simulação de frequências de ocorrências e tempos médios de expressão dos comportamentos classificados como indicadores de bem-estar utilizando equações de regressão obtidas na literatura, e 5) construção das regras, simulação e validação do sistema. O sistema fuzzy desenvolvido estimou satisfatoriamente o bem-estar de matrizes pesadas, tendo na sua última versão, com maior número de regras, acertado 77,8% dos dados experimentais, comparados com as respostas esperadas por um especialista. O sistema pode ser utilizado como instrumento matemático-computacional para apoiar decisões em galpões de produção de matrizes pesadas.