Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
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Resultados da Pesquisa
Item Aprendizado profundo com capacidade computacional reduzida: uma aplicação à quebra de CAPTCHAs(2018-08-16) Melo, Diogo Felipe Félix de; Sampaio, Pablo Azevedo; http://lattes.cnpq.br/8865836949700771; http://lattes.cnpq.br/2213650736070295Na última década, Redes Neurais Profundas tem se mostrado uma poderosa técnica de aprendizado de máquina. Em geral, essas técnicas demandam alto poder computacional e grandes volumes de dados para obter resultados expressivos, o que pode ser um fator limitante em algumas realidades. Entretanto, o projeto cuidadoso da arquitetura e do treino podem ajudar a reduzir estes requisitos. Neste trabalho apresentamos uma abordagem comparativa para a aplicação de redes neurais profundas à quebra de CAPTCHAs de texto como uma forma de contornar essas limitações. Estudamos modelos capazes de aprender a segmentar e identificar o texto contido em imagens baseando-se apenas em exemplos. A partir da experimentação de diferentes hiper-parâmetros e arquiteturas, fomos capazes de obter um modelo final com acurácia de 96.06% de acerto por token em aproximadamente 3 horas de treino executado em um simples computador pessoal.Item Extração de assinaturas de identificação de memória flash baseado em PUF com Arduino e validação com Perceptron Multicamadas(2019) Viana, Caio Bezerra; Araújo, Carlos Julian Menezes; http://lattes.cnpq.br/3156174527107999; http://lattes.cnpq.br/8717197088764951A gestão de identidade de dispositivos é considerada um componente central para segurança na Internet das Coisas (IoT, do inglês,Internet of Things). Os principais métodos de autenticação usam o conceito de chave criptográficas, isso significa que a segurança fornecida pela criptografia está diretamente relacionada com a capacidade do sigilo dessa chave. Caso a chave seja conhecida por um atacante todo o processo de comunicação fica comprometido, visto que as mensagens podem ser decifradas.A fabricação de alguns dispositivos eletrônicos podem influenciar em seus comportamentos físicos, devido a existência de variáveis incontroláveis inerentes ao processo de fabricação. As técnicas PUF (do inglês,Physical Unclonable Functions) podem utilizar essas variáveis como fonte para geração de assinaturas de identificação de um chip. Este trabalho propõe uma abordagem de identificação de memória flash, motivado pela sua larga utilização nos dispositivos móveis atuais, que utiliza uma técnica de verificação de uma sequência de blocos da memória baseada na técnica PUF Program Operation Latency. Para isso, foi utilizada a plataforma Arduino como ferramenta para extração dessas assinaturas de identificação, em conjunto com a validação das assinaturas com o Perceptron Multicamadas (do inglês,Multi Layer Perceptron- MLP). O qual foi capaz de aprender o suficiente sobre essas assinaturas e generalizar no futuro, classificando corretamente as classes das assinaturas de identificação utilizadas nos testes, suportando dessa forma um mecanismo de diferenciação de memórias flash.