On the subspace learning for network attack detection

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.O custo com todos os tipos de ciberataques tem crescido nas organizações. A casa branca do goveno norte americano estima que atividades cibernéticas maliciosas custaram em 2016 um valor entre US$57 bilhões e US$109 bilhões para a economia norte americana. Recentemente, é possível observar um crescimento no número de ataques de negação de serviço, botnets, invasões e ransomware. A Accenture argumenta que 89% dos entrevistados em uma pesquisa acreditam que tecnologias como inteligência artificial, aprendizagem de máquina e análise baseada em comportamentos, são essenciais para a segurança das organizações. É possível adotar abordagens semisupervisionada e não-supervisionadas para implementar análises baseadas em comportamentos, que podem ser aplicadas na detecção de anomalias em tráfego de rede, sem a ncessidade de dados de ataques para treinamento. Esquemas de processamento de sinais têm sido aplicados na detecção de tráfegos maliciosos em redes de computadores, através de abordagens não-supervisionadas que mostram ganhos na detecção de ataques de rede e na detecção e anomalias. A detecção de anomalias pode ser desafiadora em cenários de dados desbalanceados, que são casos com raras ocorrências de anomalias em comparação com o número de eventos normais. O desbalanceamento entre classes pode comprometer o desempenho de algoritmos traficionais de classificação, através de um viés para a classe predominante, motivando o desenvolvimento de algoritmos para detecção de anomalias em dados desbalanceados. Alguns algoritmos amplamente utilizados na detecção de anomalias assumem que observações legítimas seguem uma distribuição Gaussiana. Entretanto, esta suposição pode não ser observada na análise de tráfego de rede, que tem suas variáveis usualmente caracterizadas por distribuições assimétricas ou de cauda pesada. Desta forma, algoritmos de detecção de anomalias têm atraído pesquisas para se tornarem mais discriminativos em distribuições assimétricas, como também para se tornarem mais robustos à corrupção e capazes de lidar com problemas causados pelo desbalanceamento de dados. Como uma primeira contribuição, foi proposta a Autosimilaridade (Eigensimilarity em inglês), que é uma abordagem baseada em conceitos de processamento de sinais com o objetivo de detectar tráfego malicioso em redes de computadores. Foi avaliada a acurácia e o desempenho da abordagem proposta através de cenários simulados e dos dados do DARPA 1998. Os experimentos mostram que Autosimilaridade detecta os ataques synflood, fraggle e varredura de portas com precisão, com detalhes e de uma forma automática e cega, i.e. em uma abordagem não-supervisionada. Considerando que a assimetria de distribuições de dados podem melhorar a detecção de anomalias em dados desbalanceados e assimétricos, como no caso de tráfego de rede, foi proposta a Análise Robusta de Componentes Principais baseada em Momentos (ARCP-m), que é uma abordagem baseada em distâncias entre observações contaminadas e momentos calculados a partir subespaços robustos aprendidos através da Análise Robusta de Componentes Principais (ARCP), com o objetivo de detectar anomalias em dados assimétricos e em tráfego de rede. Foi avaliada a acurácia do ARCP-m para detecção de anomalias em dados simulados, com distribuições assimétricas e de cauda pesada, como também para os dados do CTU-13. Os experimentos comparam nossa proposta com algoritmos amplamente utilizados para detecção de anomalias e mostra que a distância entre estimativas robustas e observações contaminadas pode melhorar a detecção de anomalias em dados assimétricos e a detecção de ataques de rede. Adicionalmente, foi proposta uma arquitetura e abordagem para avaliar uma prova de conceito da Autosimilaridade para a detecção de comportamentos maliciosos em aplicações móveis corporativas. Neste sentido, foram propostos cenários, variáveis e abordagem para a análise de ameaças, como também foi avaliado o tempo de processamento necessário para a execução do Autosimilaridade em dispositivos móveis.The cost of all types of cyberattacks is increasing for global organizations. The Whitehouse of the U.S. government estimates that malicious cyber activity cost the U.S. economy between US$57 billion and US$109 billion in 2016. Recently, it is possible to observe an increasing in numbers of Denial of Service (DoS), botnets, malicious insider and ransomware attacks. Accenture consulting argues that 89% of survey respondents believe breakthrough technologies, like artificial intelligence, machine learning and user behavior analytics, are essential for securing their organizations. To face adversarial models, novel network attacks and counter measures of attackers to avoid detection, it is possible to adopt unsupervised or semi-supervised approaches for network anomaly detection, by means of behavioral analysis, where known anomalies are not necessaries for training models. Signal processing schemes have been applied to detect malicious traffic in computer networks through unsupervised approaches, showing advances in network traffic analysis, in network attack detection, and in network intrusion detection systems. Anomalies can be hard to identify and separate from normal data due to the rare occurrences of anomalies in comparison to normal events. The imbalanced data can compromise the performance of most standard learning algorithms, creating bias or unfair weight to learn from the majority class and reducing detection capacity of anomalies that are characterized by the minority class. Therefore, anomaly detection algorithms have to be highly discriminating, robust to corruption and able to deal with the imbalanced data problem. Some widely adopted algorithms for anomaly detection assume a Gaussian distributed data for legitimate observations, however this assumption may not be observed in network traffic, which is usually characterized by skewed and heavy-tailed distributions. As a first important contribution, we propose the Eigensimilarity, which is an approach based on signal processing concepts applied to detection of malicious traffic in computer networks. We evaluate the accuracy and performance of the proposed framework applied to a simulated scenario and to the DARPA 1998 data set. The performed experiments show that synflood, fraggle and port scan attacks can be detected accurately by Eigensimilarity and with great detail, in an automatic and blind fashion, i.e. in an unsupervised approach. Considering that the skewness improves anomaly detection in imbalanced and skewed data, such as network traffic, we propose the Moment-based Robust Principal Component Analysis (mRPCA) for network attack detection. The m-RPCA is a framework based on distances between contaminated observations and moments computed from a robust subspace learned by Robust Principal Component Analysis (RPCA), in order to detect anomalies from skewed data and network traffic. We evaluate the accuracy of the m-RPCA for anomaly detection on simulated data sets, with skewed and heavy-tailed distributions, and for the CTU-13 data set. The Experimental evaluation compares our proposal to widely adopted algorithms for anomaly detection and shows that the distance between robust estimates and contaminated observations can improve the anomaly detection on skewed data and the network attack detection. Moreover, we propose an architecture and approach to evaluate a proof of concept of Eigensimilarity for malicious behavior detection on mobile applications, in order to detect possible threats in offline corporate mobile client. We propose scenarios, features and approaches for threat analysis by means of Eigensimilarity, and evaluate the processing time required for Eigensimilarity execution in mobile devices

Os papéis da ação política de o estado de São Paulo durante a ditadura militar de 1964-1985 / The roles of political action of the state of São Paulo during the military dictatorship of 1964-1985

Nas comemorações pelo fim da última ditadura militar no Brasil, os jornais que atuaram na época têm a oportunidade de contar suas narrativas e versões dos fatos ocorridos durante o período, sua atuação e os ataques que sofreram dos militares. Pesquisadores contestam as narrativas construídas por estes veículos de imprensa, que se identificam como defensores da liberdade política e de imprensa, apontando o silêncio que os veículos mantêm sobre os momentos em que apoiaram ativamente a instauração da ditadura militar. Este estudo faz uma revisão bibliográfica e de conteúdo para corroborar a tese de que nosso objeto de estudo, o jornal impresso O Estado de São Paulo, teve atuação política na consolidação e legitimação da ditadura militar, impactando diretamente sobre a percepção pública e formação de políticas da época.

“Lá vem você com seus larará”: Criolo e as negociações com o samba em Espiral de Ilusão

Este artigo reflete sobre a vinculação de artistas do RAP brasileiro ao samba, observando como esse fenômeno é atualizado em diferentes obras até culminar em um álbum inteiramente dedicado ao gênero musical, como é o caso de Espiral de Ilusão lançado por Criolo em 2017. Procurando compreender como esse processo se estabelece, e é percebido pelo público, articulamos um breve histórico do samba, assim como de artistas vinculados ao RAP que instituíram aproximações com a expressão sonora, a fim de apresentar um estudo de caso sobre a produção de sentidos do álbum Espiral de Ilusão no YouTube, por meio de conversações do público no canal do artista. A partir da Análise de Construção de Sentidos em Redes Digitais, entendemos que, embora haja um estranhamento da ausência do RAP na obra, ocorre um enaltecimento do samba, que parece estar vinculado a sua valorização no Brasil e a seus traços consonantes ao RAP, a partir de marcadores como território, classe e racialidad

Índice de massa corporal, reservas de energia e composição tecidual de cortes de cordeiros Corriedale

The objective of this work was to identify relationships of the body mass index (BMI) with the body energy reserves and tissue composition of shoulder and leg cuts of Corriedale lambs. Twenty-two sheep with average age of 18 months were used. Linear regressions were determined between the studied characteristics. The mean body mass, body condition score (BCS), and BMI were 49.09±7.8 kg, 2.69±0.81, and 10.66±0.99, respectively. The BMI was correlated with the BCS (r = 0.51) and internal fat (r = 0.81). Multiple linear equations, involving BMI and BCS, yielded correlation coefficients between 0.50 and 0.76, with significant values for all studied characteristics. The body mass index allows estimating the body energy reserves of Corriedale sheep.O objetivo deste trabalho foi identificar relações do índice de massa corporal (IMC) com as reservas energéticas corporais e a composição tecidual de cortes da paleta e do pernil de cordeiros Corriedale. Vinte e dois cordeiros com idade média de 18 meses foram utilizados. Regressões lineares foram determinadas entre as características estudadas. A massa corporal média, o escore de condição corporal (ECC) e o IMC foram 49,09±7,8 kg, 2,69±0,81 e 10,66±0,99, respectivamente. O IMC correlacionou-se ao ECC (r = 0,51) e à gordura interna total (r = 0,81). Equações lineares múltiplas que envolveram o IMC e o ECC forneceram coeficientes de correlação entre 0,50 e 0,76, com valores significativos para todas as características estudadas. O índice de massa corporal permite estimar as reservas de energia corporal de ovinos Corriedale

Investigando os impactos da COVID-19 no ensino remoto da computação: uma análise no nordeste do Brasil / Investigating COVID-19's impacts on remote computing teaching: an analysis in northeastern Brazil

A pandemia da Covid-19 trouxe grandes desafios para diversas áreas, como política, economia e educação. Os altos índices de contágios e mortes causados por essa doença, assim como os efeitos relacionados à saúde mental dos indivíduos, causaram impactos em toda a sociedade. Na educação, a crise afetou o ensino em todos os níveis. Alunos e professores têm vivenciado um cenário desafiador, devido à adaptação do ensino tradicional para o ensino remoto emergencial. Assim, este estudo teve como objetivo conhecer as limitações que um grupo específico de docentes enfrentou durante esse processo, investigando as principais dificuldades relacionadas às mudanças no trabalho docente e se isto afetou a saúde mental de cada um deles. Para isso, foi conduzido um questionário para coleta de dados, respondido por professores que atenderam a critérios específicos de inclusão, como: ser professor de Computação e áreas afins, lecionar no Ensino Superior, atuar no Nordeste do Brasil e estar ministrando aulas remotas durante o semestre suplementar excepcional, implementado por suas instituições de ensino. A região Nordeste foi escolhida devido às limitações de infraestrutura e investimento governamental, que podem ter sido agravadas com o surgimento da Covid-19. Os resultados apontaram desafios relacionados não apenas ao planejamento do trabalho remoto, mas também ao aumento da quantidade de trabalho e estresse vivenciados

ESCAVAÇÃO DO SAMBAQUI JABOTICABEIRA V, MUNICÍPIO DE JAGUARUNA, SUL DO ESTADO DE SANTA CATARINA: DADOS E DISCUSSÕES

Este trabalho tem como finalidade apresentar os resultados obtidos através das escavações arqueológicas realizadas no sambaqui Jaboticabeira V, que está situado sob uma área de dunas holocênicas de baixa atividade recobertas pela formação vegetal jundu. O sítio Jaboticabeira V está situado no município de Jaguaruna, nas proximidades dos também sambaquis Jabuticabeira I e II, mas apresenta diferenças morfológicas consideráveis em relação aos sítios citados.

High-Protein Diet Associated with Resistance Training Improves Performance and Decreases Adipose Index in Rats

International Journal of Exercise Science 13(2): 1366-1381, 2020. The study tested the hypothesis that a high protein diet based on isolated whey protein (IWP) associated with strength training improves performance and reduces body fat without promoting health damage. Male Wistar rats, 45 days old, were divided into four groups (n = 8 / group): normoprotein sedentary (IWP 14%; NS); hyperprotein sedentary (IWP 35%; HS); normoprotein trained (IWP 14%; NT) and hyperprotein trained (IWP 35%; HT). All groups performed the maximum load test at the beginning and after the vertical ladder training protocol for 6 weeks (3x/week). The performance improved in HT when compared to other groups. There was no difference in the plasma levels of testosterone, IGF-1 and the hematological parameters remained normal. The relative weights of the kidneys were higher in the groups fed with high protein; the liver was higher in HT compared to NS and NT, and the heart was higher in HS compared to NS and NT. Concerning relative muscle weight, quadriceps, and gastrocnemius, HT showed higher value compared to NT. Diet containing 35% isolate whey protein associated with resistance training improved performance as well as increased muscles and organs weight of the animals, without damaging the tissues related to protein metabolism (confirmed by unchanged hematological parameters), which may minimize the risk of developing cardiometabolic disorders

Ações de saúde na estratégia saúde da família no município goiano na perspectiva da integralidade

Objetivou-se com este estudo analisar as ações de saúde desenvolvidas por equipes de saúde da família em um município do sudeste goiano à luz da integralidade. Trata-se de pesquisa exploratória descritiva de abordagem qualitativa. A coleta de dados foi realizada por meio de entrevistas e, após uma análise de conteúdo, elegeram-se três categorias temáticas: Ações dos trabalhadores e articulação entre elas; A ESF não funciona como Estratégia Saúde da Família;Atualização das equipes de saúde da família. Os resultados demonstram a fragmentação das ações e desarticulação entre os trabalhadores, o que dificulta a integralidade. Concluiu-se, assim, que existe uma necessidade de investimentos na educação permanente em saúde, no fortalecimento do controle social, na avaliação participativa no SUS e no aprimoramento de tecnologias de gestão e cuidado