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.

Em direção a agentes pedagógicos com dimensões afetivas

O contexto desta tese é a Inteligência Artificial aplicada à Educação, especificamente a área dos Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Apesar das características multidisciplinares e interdisciplinares, a preocupação maior do trabalho se dá quanto aos aspectos computacionais. A multidisciplinaridade está na relação entre os aspectos educacionais, filosóficos e psicológicos inerentes a toda construção de um software educacional, e a interdisciplinaridade acontece no relacionamento da IA com a Informática na Educação. Esta tese propõe o uso de aspectos afetivos como apoio à decisão de ação por parte de um STI. As nossas hipóteses fundamentais são: um sistema de ensino e aprendizagem computacional deve levar em consideração fatores afetivos tornando mais flexível a interação; e a arquitetura de um sistema computacional de interação em tempo real com agentes humanos deve prever explicitamente, em sua arquitetura básica, as crenças e o raciocínio afetivos. Para demonstrar essas idéias, foi definida uma arquitetura para apoiar um STI de modo a reconhecer alguns fatores afetivos, representativos de estratégias de ação de agentes humanos em interação com sistemas. Esse reconhecimento é realizado através de construções retiradas dos comportamentos observáveis do agente humano em contextos determinados. A arquitetura prevê um Sistema Multiagente para executar a percepção de fatores afetivos e da conduta do aluno em interação e de um agente pedagógico, representando o tutor. O agente tutor é modelado através de estados mentais e é responsável pelo raciocínio de alto nível. O modelo computacional de agentes de Móra [MÓR2000] foi utilizado para implementar o “kernel cognitivo” (termo cunhado por Móra e Giraffa [GIR99] que designa a parte responsável pela deliberação). O “kernel cognitivo” decide que ações tomar para um conjunto de características de uma avaliação pedagógica. A utilização de fatores afetivos e da avaliação cognitiva de situações emocionais permite a flexibilização das estratégias quanto à adaptabilidade a agentes humanos. Particularmente, foi adotado o enfoque cognitivo para análise de situações, baseado em teorias cognitivistas sobre emoções. O uso de tecnologia multiagente, no enfoque mentalístico, especificamente BDI (Belief, Desire, Intention) e da ferramenta X-BDI, permite a formalização e construção de um tutor atuante na avaliação pedagógica. A modelagem do aluno passa a ser constituída de aspectos qualitativos e quantitativos. Estudos de casos são apresentados, em situações que consideram os fatores afetivos e nas mesmas situações sem estas considerações. As decisões do tutor para agir são analisadas e confrontadas. Os resultados mostram um impacto positivo na adaptabilidade e ação pedagógica do tutor, sendo coerente com as teorias modernas [SAL97],[DAM2000] sobre as emoções que as consideram partes fundamentais para agir. A maior contribuição desta tese está na agregação de raciocínio sobre a afetividade envolvida em situações de ensino aprendizagem de agentes humanos e artificiais e avança dentro da perspectiva de pesquisa do grupo de IA da UFRGS, quanto ao desenvolvimento de Ambientes de Ensino e Aprendizagem modelados com tecnologia multiagente, com o uso da metáfora de estados mentais.