Um algoritmo de criptografia de chave pública semanticamente seguro baseado em curvas elípticas

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um novo algoritmo de criptografia de chave pública. Este algoritmo apresenta duas características que o tornam único, e que foram tomadas como guia para a sua concepção. A primeira característica é que ele é semanticamente seguro. Isto significa que nenhum adversário limitado polinomialmente consegue obter qualquer informação parcial sobre o conteúdo que foi cifrado, nem mesmo decidir se duas cifrações distintas correspondem ou não a um mesmo conteúdo. A segunda característica é que ele depende, para qualquer tamanho de texto claro, de uma única premissa de segurança: que o logaritmo no grupo formado pelos pontos de uma curva elíptica de ordem prima seja computacionalmente intratável. Isto é obtido garantindo-se que todas as diferentes partes do algoritmo sejam redutíveis a este problema. É apresentada também uma forma simples de estendê-lo a fim de que ele apresente segurança contra atacantes ativos, em especial, contra ataques de texto cifrado adaptativos. Para tanto, e a fim de manter a premissa de que a segurança do algoritmo seja unicamente dependente do logaritmo elíptico, é apresentada uma nova função de resumo criptográfico (hash) cuja segurança é baseada no mesmo problema.

Um algoritmo numérico de integração de tempo para estruturas dinâmicas com dissipações : o método generalizado-α

O presente trabalho tem por objetivo estudar e aplicar um método de integração numérica de tempo para estrutras dinâmicas com dissipação de energia. Nessa dissertação tal método é analisado e posteriormente implementado em MATLAB, afim de resolver algumas aplicações em sistemas dinâmicos dotados de massas, molas e amortecedores que são apresentados no primeiro capítulo. Usando o método implementado em MATLAB, também é apresentada uma aplicação para vibrações transversais em cordas axialmente.

Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.

Soft IP para criptografia usando o algoritmo Rijndael e implementação em lógica programável

A criptografia assumiu papel de destaque no cotidiano das pessoas, em virtude da necessidade de segurança em inúmeras transações eletrônicas. Em determinadas áreas, a utilização de hardware dedicado à tarefa de criptografia apresenta vantagens em relação à implementação em software, devido principalmente ao ganho de desempenho. Recentemente, o National Institute of Standards and Technology (NIST) publicou o novo padrão norte-americano de criptografia simétrica, chamado de Advanced Encryption Standard (AES). Após um período de aproximadamente 3 anos, no qual várias alternativas foram analisadas, adotou-se o algoritmo Rijndael. Assim, este trabalho apresenta um Soft IP do padrão AES, codificado em VHDL, visando a implementação em FPGA Altera. Todo o projeto foi construído com funções e bibliotecas genéricas, a fim de permitir a posterior implementação sobre outras tecnologias. Foram geradas duas versões: uma priorizando desempenho e outra priorizando a área ocupada nos componentes. Para cada uma das versões, produziu-se um circuito para encriptar e outro para decriptar. O desempenho alcançado em termos de velocidade de processamento superou todos os outros trabalhos publicados na área, sobre a mesma tecnologia. São apresentados os detalhes de implementação, arquiteturas envolvidas e decisões de projeto, bem como todos os resultados. A dissertação contém ainda conceitos básicos de criptografia e uma descrição do algoritmo Rijndael.

Escalonamento de um Job Shop : análise de um algoritmo com regras heurísticas

O presente trabalho visa definir um modelo de alocação dos recursos da produção para centros de trabalho em sistemas baseados em job shop, usando a abordagem heurística para garantir uma boa alocação dos recursos. São levados em conta a complexidade de um ambiente de produção, seus aspectos temporais e os modelos de Job Shop Scheduling atualmente em uso. Com isso são examinados os aspectos conceituais deste ambiente e proposto um modelo de alocação de recursos para auxiliar no planejamento operacional do mesmo. Pode-se definir os recursos como todos os elementos necessários à execução das diversas atividades de um processo produtivo, tais como equipamentos, máquinas, mão-de-obra, etc. Por sua vez, os recursos são limitados por natureza, quanto à quantidade de unidades disponíveis, às suas funcionalidades e à capacidade produtiva. O processo de alocação dos recursos pressupõe a designação dos recursos mais satisfatórios para a execução de cada uma das atividades que fazem parte de um projeto. O modelo proposto é baseado no uso de heurísticas para resolver o escalonamento nos centros de trabalho, também chamados de células de produção, usando restrições e regras entre as ordens de fabricação (peças) e as máquinas, para encontrar uma solução satisfatória ao problema. O resultado final é uma ferramenta de apoio à decisão no processo de manufatura, permitindo a visualização do melhor escalonamento de produção, visando a redução do ciclo e setup de produção no processo, com base nas informações locais do ambiente fabril. O sistema está implementado numa empresa de componentes hidráulicos, inicialmente no centro de trabalho de corte, composto por quatro máquinas que realizam o corte de diversos tipos de matérias-primas.

Aprendizado Evolucionário, Inércia Inflacionária e Recessão em Desinflações Monetárias

Este artigo busca justificar a evidência casual de que desin‡ações monetárias tendem a ser acompanhadas de queda no produto utilizando-se doarcabouç odaTeoriados Jogos Evolucioná rios. A aplicaç ã odeste arcabouç otem oseu apeloporquecombinaduas hipóteses frequentemente apontadas como responsá veis pelo fato de que desin‡aç ões críveis têm custos: racionalidade limitada e falha de coordenaç ã o. A aná lise das desin‡aç õesconstitui-senaaná lisedatransiç ã oentredoisequilíbriosestacioná rios. A dinâmicadaeconomiaem direç ã oaonovoequilíbriodojogo deestabelecimentodepreç os édadapeladinâmicareplicadora, que usa uma regra de seleç ã o de estratégias muito simples: estratégias que apresentam desempenho piorque a média têm sua utilizaç ã o reduzida ao longo do tempo. O s custos da desin‡aç ã o em nosso modelo depende doquã orá pidoagentes passivos, que adotavam a estratégia ótima para o equilíbrio in‡acioná rio, se convertem em agentes ativos, que adotam estratégias maximizadoras duranteatransiç ã o.

Desenvolvimento de algoritmo de ajuste de 'waveforms' altimétricas refletidas por lagos e rios

O uso de dados altimétricos para a avaliação e monitoramento da variação dos níveis dos oceanos, teve início com o satélite Seasat e vem desenvolvendo-se com êxito em outros sistemas como o Geosat e o ERS-l. Esta técnica tem se mostrado única em termos de oceanografia e abre caminho para a sua utilização em outros campos como a hidrologia. A possibilidade de avaliar-se os niveis das águas continentais por meio da altimetria, trata-se de uma proposta promissora termos de recursos hidricos em países de dimensões como o Brasil.O desenvolvimento de um algoritmo capaz de. a partir dos dados do satélite altimétrico Geosat processá-los de forma mais rápida e econômica, fornecendo informações prévias com as quais se possa efetivamente obter a variação do nível das águas de rios e Lagoas, constitue-se no desafio desta dissertação.O ajuste matemático proposto, que se utilizaria de um número menor de variáveis, se comparado ao método aplicado pela NASA, não trouxe os resultados esperados , mostrando-se ineficiente. Esta dissertação sugere que, embora este modelo proposto tenha se mostrado inadequado, abre-se um vasto campo de pesquisas para que a altimetria de satélites torne-se uma técnica operacional e viável em termos de recursos hidricos em águas continentais.

Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação

O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.