Horário: 14h
Palestrante: Francisco Handrick Tomaz da Costa (doutorado)
Orientador: Prof Rodrigo Bonifácio
Title: Towards mitigating blindspots in Android sandbox approaches for detecting malware
Abstract: Android is by far the most popular operating system for the mobile platform and the ubiquitous nature of smartphones in our daily lives has only made its security a significant topic for researchers and practitioners alike. Previous research has shown that security experts can benefit from the mining sandbox approach to classify malware. The Android OS exposes several sensitive APIs that allow apps to gain access to user's sensitive resources like contacts, locations, and call logs. Nonetheless, in the literature, we did not find a quantitative assessment that characterizes malicious behavior, in terms of calls to sensitive APIs. Moreover, previous research reports that the mining sandbox approach has some limitations (a false negative rate around 35%). To complement prior studies and mitigate the limitations of mining sandbox approaches, we address both issues in our paper. First, we carefully investigate the calls to sensitive APIs the malicious apps introduce. From our investigation of 800 repackaged malicious apps, we found that just 14 sensitive APIs from a list of 162 were injected into most repackaged malicious apps. This result might help the research community focus their attention on frequently abused sensitive privileges. Second, we explore two techniques that complement the mining sandbox approach and improve the false negative rates: a dynamic call trace assessment that helps identify suspicious paths from app entry points to sensitive API calls, and a simple, yet effective, analysis of Manifest files. Using these new techniques reduces the number of false negatives by a factor of more than 20%.
Horário: 14h20
Palestrante: Nilson Donizete Guerin Júnior (doutorado)
Orientador: Prof Bruno Macchiavello
Title: Neural Sequential Modeling and Applications
Resumo: O controle de taxa é um recurso desejável, às vezes um requisito, para várias aplicações de codificação de imagens estáticas. Normalmente, o objetivo é obter controle de taxa para todos os dados de entrada minimizando a distorção. No entanto, essa tarefa pode ser bastante desafiadora. A compressão de imagens baseada em redes é um novo paradigma que precisa ser competitivo com as técnicas convencionais de codificação de imagens. Um CODEC neural com perdas baseado pode exigir vários modelos treinados para diferentes requisitos de qualidade. Portanto, uma ferramenta de codificação que forneça a capacidade de atingir uma taxa específica pode ser um fator determinístico para aplicar tais modelos em cenários reais. Por esta razão, neste trabalho, é proposta uma solução não restrita o problema restrito de treinar um CODEC neural de imagem a fim de obter uma taxa de bits específica. A solução proposta requer uma função de perda modificada para autoencoder. Esta modificação permite controlar o desvio da taxa alvo especificada. Resultados experimentais mostram que autoencoders treinados com a função de perda proposta podem alcançar codificação com restrição de taxa com perdas desprezíveis em termos de SSIM e MS-SSIM.
Horário: 14h40
Palestrante: Lindeberg Pessoa Leite (doutorado)
Orientador: Prof Teófilo Emídio de Campos
Title: Neural Sequential Modeling and Applications
Horário: 15h
Palestrante: Paulo José de Souza Júnior (doutorado)
Orientador: Prof André Drummond
Título: Proteção DPP com RMLSA translúcido, Agregação Elétrica e Óptica em um cenário com reserva de recursos com Pré-provisonamento e Tráfego Dinâmico
Resumo: A proteção DPP é um mecanismo que nas redes EON funciona com dois caminhos ópticos disjuntos onde um é o principal e outro o backup ou secundário dedicados exclusivamente para uma mesma origem-destino. As redes translúcidas permitem rotas para demandas com um ou mais caminhos ópticos. Para se criar um caminho ótico é necessário resolver o problema de RMLSA, Roteamento, Nível de Modulação e Alocação de Espectro. Seguindo o objetivo clássico de economia de recursos, o roteamento é resolvido através de rotinas de menor caminho, a escolha do nível de modulação obedece a regras de distância para escolha da subportadora ou quantidades de slots e a taxa de dados conforme Tabela 1 onde o tamanho de cada slot é de 12,5 Gb/s, e a alocação de espectro obedece a restrições de continuidade de índice e a contiguidade de slots. A agregação elétrica possibilita a reutilização de caminhos para mesmas origens e destino, e a agregação óptica para demandas de mesma origem com destinos diferentes, propiciando a reutilização de equipamentos. O pre-provisionamento é uma técnica proativa e off-line de reserva de caminhos ópticos que além de executar a agregação de tráfego elimina as indisponibilidades na configuração dos caminhos de proteção. O tráfego é dinâmico podendo gerar demandas origem-destino aleatórias. No cenário de tráfego dinâmico, as solicitações de conexão chegam uma de cada vez, são retidas por um determinado período e depois partem.
Horário: 15h20
Palestrante: Herval Alexandre Dias Hubner (mestrado)
Orientadora: Profa Edna Dias Canedo
Horário: 15h40
Palestrante: Igor da Silva Bonomo (doutorado)
Orientador: Prof Eduardo Alchieri
Title: Blockchain Pruning
Resumo: Técnicas de Pruning para redução do tamanho da Blockchain.
Local: Teams MS - Equipe PPGI-316415 Seminário, Canal Seminários 1-2022
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 1-2022