Horário: 14h
Palestrante: Ranyelson Neres Carvalho (doutorado)
Orientador: Prof Jacir Bordim
Title: DataPlane-ML: An Integrated Attack Detection and Mitigation Solution for Software Defined Networks
Abstract: Software Defined Network (SDN) is a paradigm that emphasizes the separation of the control plane from the data plane, offering advantages such as flexibility and programmability. However, from a security perspective, SDN also introduces new vulnerabilities due to the communication required between these planes. SYN Flood attacks are typical distributed denial-of-service (DDoS) attacks that especially challenge network administrators since they produce a large volume of semi-open TCP connections to a target, compromising its availability. Most of the current solutions to detect and mitigate these attacks are designed to operate at the control plane, imposing an additional overhead on controller functions. Moreover, traffic-blocking mechanisms, a widely used alternative to protect network resources, have the drawback of restricting legitimate traffic. This work proposes DataPlane-ML, an integrated solution to detect and mitigate DDoS attacks on SDN, acting directly in the data plane. DataPlane-ML uses machine learning techniques for attack detection and a mitigation solution based on the node's reputation to avoid blocking legitimate traffic during an attack. Experimental results show that DataPlane-ML is ≈26% faster than statistical-based solutions for attack detection while presenting better accuracy. Moreover, the DataPlane-ML mitigation solution can preserve more than 95% of legitimate traffic during an attack.
Horário: 14h20
Palestrante: Gabriel Ferreira Silva (doutorado)
Orientador: Prof Mauricio Ayala
Title: Nominal AC-unification
Abstract: The nominal setting allows us to extend first-order syntax and represent smoothly systems with variable bindings. In order to profit from the nominal paradigm, we must adapt basic notions to it, such as unification. Unification is a central problem in theoretical computer science, with applications in logic programming, type inference, theorem proving and so on. In this talk we discuss our work in progress to obtain a nominal unification algorithm in the presence of associative-commutative (AC) functions.
Horário: 14h40
Palestrante: Rafael Oliveira Ribeiro (mestrado)
Orientador: Prof Flávio Vidal
Título: Métodos para utilização de sistemas de reconhecimento facial na perícia criminal
Resumo: Na área forense, o exame pericial de comparação facial é baseado na análise e comparação manual de elementos morfológicos da face e os resultados são expressos de forma qualitativa, o que dificulta a sua reprodutibilidade e a combinação de seus resultados com outras evidências pela instância julgadora. Este trabalho tem como objetivo avaliar métodos para expressar os resultados do exame de forma quantitativa, com o cálculo de razão de verossimilhança (Likelihood-Ratio – LR) a partir de escores obtidos de sistemas de reconhecimento facial. Além de permitir a reprodutibilidade dos resultados, aspecto crítico na área forense, a expressão dos resultados em termos de LR facilita a combinação dos resultados do exame com evidências de outros tipos exames, e ainda permite que no próprio exame de comparação facial as análises propostas sejam combinadas com os métodos tradicionais.
Horário: 15h
Palestrante: Cristiano Perez Garcia (mestrado)
Orientador: Prof Li Weigang
Title: ISUAM: Intelligent and Safe UAM with Deep Reinforcement Learning
Resumo: O espaço aéreo é um recurso limitado e seu uso tende a crescer de forma substancial com o desenvolvimento as aeronaves e-VTOL. O grande número de veículos concentrados em regiões urbanas traz a necessidade de atenção em relação a potenciais conflitos. Tal tarefa exige grande capacidade computacional e o emprego de modelos cada vez mais sofisticados. Os modelos de aprendizado profundo são capazes de reconhecer padrões em situações complexas e podem auxiliar a encontrar formas mais eficientes de resolução de conflitos quando o objetivo é minimizar o tempo adicional gasto nos desvios para evitar um conflito. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de reforço profundo capaz de encontrar soluções para conflitos entre aeronaves no ambiente UAM de forma eficiente e segura.
Horário: 15h20
Palestrante: João Paulo Costa de Araújo (mestrado)
Orientadora: Profa Genaina Nunes Ribeiro
Title: Applying Artificial Immune Systems Principles to Cyber-Physical Systems
Resumo: Proposição de uma metodologia para aumentar a capacidade de monitorar e analisar com segurança sistemas ciber-físicos para contextos de execução com incerteza, aplicando princípios de sistemas imunológicos artificiais.
Local: Teams- Equipe PPGI-316415 Seminário, Canal 2-2022
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Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)
Coordenadora Seminários de Pós-Graduação em Informática 2-2022