Repositório Institucional IFSC
URI permanente desta comunidadehttp://143.107.180.6:4000/handle/RIIFSC/1
Navegar
6 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Desenvolvimento de um sistema adaptativo de detecção de intrusos em redes de computadores(2015-03-26) Cansian, Adriano MauroEste trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de detecção de intrusão em redes de computadores. É apresentada a construção e testes de um protótipo para um ambiente Internet. O sistema, posicionado em pontos chaves da rede, examina o fluxo de dados entre as conexões, buscando por padrões de comportamento suspeito. A identificação de tais padrões é realizada por intermédio de uma rede neural. O sistema é altamente adaptativo, uma vez que novos perfis podem ser adicionados a base de dados, e assim um re-treinamento da rede neural permite reconhecê-los. Cerca de 240 perfis de intrusão diferentes foram analisados, dos quais 117 foram selecionados como sendo relevantes para esta implementação. Acredita-se que este conjunto represente cerca de 90 por cento do número total de tipos de ataques conhecidos na Internet. Finalmente, são relatados os procedimentos de avaliação do sistema, mostrando a eficiência do métodoItem Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger(2014-04-26) Prado, Raul RibeiroO conhecimento sobre a composição de raios cósmicos de altas energias é fundamental na abordagem da maior parte das grandes questões referentes à astrofísica de altas energias. Entretanto, do ponto de vista experimental, determinar o tipo de partícula medida nesse regime de energia ainda é um enorme desafio e essa tarefa tem recebido especial atenção por parte das colaborações responsáveis pelos experimentos em atividade. A principal dificuldade está no fato das medidas serem realizadas indiretamente através das cascatas de partículas formadas a partir da interação do raio cósmico inicial com átomos da atmosfera, os chamados chuveiros atmosféricos. Entre os principais experimentos em funcionamento, o Observatório Pierre Auger se destaca por ter a maior área de detecção (3000 km2) e por utilizar pioneiramente um sistema híbrido de detecção, com detectores de superfície e de fluorescência funcionando simultaneamente. Os telescópios de fluorescência medem o número de partículas do chuveiro em função da profundidade, o que chamamos de perfil longitudinal. Alguns parâmetros extraídos desse perfil são sensíveis à composição das partículas primárias. No presente trabalho, aplicamos métodos estatísticos novos aos dados extraídos dos perfis longitudinais de chuveiros medidos pelo Auger com o objetivo de inferir informações sobre a massa média, ou seja, a composição dos raios cósmicos. A primeira análise apresentada é baseada no parâmetro XMax. A evolução do valor médio de XMax com a energia contém informações sobre a composição inicial. Com o objetivo de eliminar vieses experimentais, corrigindo os efeitos dos detectores, aplicamos métodos de deconvolução às distribuições de XMax. A segunda análise é do tipo multiparamétrica e aplica redes neurais do tipo Multilayer Perceptrons a outros parâmetros extraídos dos perfis longitudinais. A partir desse procedimento é possível obter informações sobre a composição média das partículas e também reconstruir a energia dos eventos.Item Estudo analítico do efeito da diluição em perceptrons(2008-06-16) Barbato, Daniela Maria LemosPerceptrons são redes neurais sem retroalimentação cujos os neurônios estão dispostos em camadas. O perceptron considerado neste trabalho consiste de uma camada de N neurônios sensores Si = 1; i = 1,.... N ligados a um único neurônio motor através das conexões sinápticas , Ji; i = 1, .... N. Utilizando o formalismo da Mecânica Estatística desenvolvido por Gardner e colaboradores, estudamos os efeitos da eliminação de uma fração dos pesos sinápticos (diluição) nas capacidades de aprendizado e generalização de dois tipos de perceptrons, a saber, o perceptron linear e o perceptron Booleano. No perceptron linear comparamos o desempenho de redes lesadas por diferentes tipos de diluição, que podem ocorrer durante ou após o processo de aprendizado. Essa comparação mostra que a estratégia de minimizar o erro de treinamento, não fornece o menor erro de generalização, além do que, dependendo do tamanho do conjunto de treinamento e do nível de ruído, os pesos menores podem se tornar os fatores mais importantes para o bom funcionamento da rede. No perceptron Booleano investigamos apenas o efeito da diluição após o término do aprendizado na capacidade de generalização da rede neural treinada com padrões ruidosos. Neste caso, apresentamos uma comparação entre os desempenhos relativos de cinco regras de aprendizado: regra de Hebb, pseudo-inversa, algoritmo de Gibbs, algoritmo de estabilidade ótima e algoritmo de Bayes. Em particular mostramos que a diluição sempre degrada o desempenho de generalização e o algoritmo de Bayes sempre fornece o menor erro de generalização.Item Processamento de informações em redes de neurônios sincronas(2007-04-10) Fontanari, Jose FernandoVidros de spins são sistemas extremamente complexos caracterizados por um número enorme de estados estáveis e meta estáveis. Se identificarmos cada um desses estados com uma informação memorizada, esses sistemas podem ser utilizados como memórias associativas ou endereçáveis por conteúdo. O modelo de vidro de spins passa então a ser chamado de rede de neurônios. Neste trabalho estudamos a termodinâmica e alguns aspectos dinâmicos de uma rede de neurônios com processamento paralelo ou síncrono - o Modelo de Little de memória associativa - no regime em que o número de informações memorizadas p cresce como p = αN, onde N é o número de neurônios. Usando a teoria simétrica em relação às réplicas obtemos o diagrama de fases no espaço de parâmetros do modelo no qual incluímos um termo de autointeração dos neurônios.A riqueza do diagrama de fases que possui uma superfície de pontos tricríticos é devida à competição entre os dois regimes assintóticos da dinâmica síncrona: pontos fixos e ciclos de período dois.Item Modelagem e simulação realística de estruturas neurais(2015-12-10) Costa, Luciano da FontouraO projeto proposto visa à modelagem e simulação realística de estruturas neurais. São duas as principais linhas de pesquisa a serem desenvolvidas: (I) obtenção de modelos mais realísticos de sistemas neurais naturais, corri ênfase para a caracterização da morfologia de cada tipo de neurônio sobre a função neural, a simulação de modelos para o córtex visual primário de primatas e de sistemas de visão de animais mais simples, com destaque para a aranha saltadora e (II) produção de novos modelos de redes neurais artificiais mais versáteis e eficientes. Estas duas linhas de desenvolvimento deverão considerar a morfologia de cada tipo de neurônio, assim como a influência dos contornos dos módulos neocorticais (ex. as colunas de dominância ocular) sobre o processamento neural localizado e a dinâmica das estruturas de interconexões sinápticas. Objetivam-se também a incorporação de processos de neurogenesia assim como a consideração de modularidade/hierarquia e uso extensivo de retroconexões. O aspecto temporal da função de tais estruturas neurais, a serem sintetizadas a partir de gramáticas vetoriais estocásticas, deverá ser governado através de sistemas de Markovianos discretos de primeira e segunda ordem.Item Pesquisa em visão cibernética(2015-12-08) Costa, Luciano da FontouraO presente projeto visa suportar as atividades do solicitante dentro do centro emergente denominado grupo de pesquisa em visão cibernética, do qual é co-fundador e co-coordenador. Os trabalhos deverão ser desenvolvidos na interface entre visão natural e artificial, com preocupação especial em gerar resultados básicos e aplicados de relevância. Estão previstos desenvolvimentos nas áreas de inspeção visual, visão versátil e a modelagem e simulações de sistemas visuais naturais.