MARKETING INTERNO NA PERCEPÇÃO DOS COLABORADORES DE UMA UNIVERSIDADE COMUNITÁRIA DO SUL DO BRASIL

As organizações se deparam em um processo acelerado e diferenciado de transformação de sua estrutura, formas de organização do trabalho e, em especial estilos de gerenciar as relações sociais em seu interior. O marketing interno, envolve o esforço planejado para alinhar e integrar os funcionários para a implementação eficaz das estratégias corporativas. Este estudo tem como objetivo analisar como se manifestam os aspectos do marketing interno segundo a percepção dos colaboradores de uma universidade comunitária do sul do Brasil. Metodologicamente, possui natureza descritiva e abordagem quantitativa. Os dados foram coletados através de questionário com perguntas fechadas com base no instrumento de Bohnenberger (2005) que contempla os seguintes aspectos do marketing interno: desenvolvimento, admissão e responsabilidades, adequação às funções, comunicação interna e comunicação externa. A amostra ficou composta por 42 colaboradores. Os dados foram analisados por estatística descritiva, com base nas frequências. Os resultados evidenciaram que os aspectos analisados foram vistos pelos respondentes de forma positiva destacando-se a oferta de oportunidades para aumentar o conhecimento do colaborador de modo geral com 76,91% de concordância, seguido da divulgação das metas e objetivos da universidade com 77,14% das respostas

SoK: Deep Learning-based Physical Side-channel Analysis

Side-channel attacks represent a realistic and serious threat to the security of embedded devices for almost three decades. The variety of attacks and targets they can be applied to have been introduced, and while the area of side-channel attacks and mitigations is very well-researched, it is yet to be consolidated. Deep learning-based side-channel attacks entered the field in recent years with the promise of more competitive performance and enlarged attackers\u27 capabilities compared to other techniques. At the same time, the new attacks bring new challenges and complexities to the domain, making a systematization of the existing knowledge ever more necessary. In this SoK, we do exactly that, and by bringing new insights, we systematically structure the current knowledge of deep learning in side-channel analysis. We first dissect deep learning-assisted attacks into different phases and map those phases to the efforts conducted so far in the domain. For each of the phases, we identify the weaknesses and challenges that triggered the known open problems. We connect the attacks to the existing threat models and evaluate their advantages and drawbacks. We finish by discussing other threat models that should be investigated and propose directions for future works