{"id":4674,"date":"2018-02-15T21:57:20","date_gmt":"2018-02-15T23:57:20","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4674"},"modified":"2018-02-15T21:57:20","modified_gmt":"2018-02-15T23:57:20","slug":"banca-de-tcc-plinio-finkenauer-junior","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-plinio-finkenauer-junior\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Pl\u00ednio Finkenauer Junior"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2017\/2)<\/p>\n

Um estudo sobre a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de clusteriza\u00e7\u00e3o para extra\u00e7\u00e3o da assinatura alvo do tra\u00e7os em ataques DPA
\npor
\nPl\u00ednio Finkenauer Junior<\/p>\n

Curso:
\nEngenharia de Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador(a))
\nProf. Rafael Iankowski Soares (coorientador(a))
\nProf. Tiago Thompsen Primo
\nProf. Vin\u00edcius Valduga de Almeida Camargo<\/p>\n

Data: 22 de Fevereiro de 2018<\/p>\n

Hora: 13:30h<\/p>\n

Local: Laborat\u00f3rio 4<\/p>\n

Resumo do Trabalho:
\nDado o avan\u00e7o da tecnologia e a crescente globaliza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o, intensifica-se a necessidade por sistemas digitais capazes de garantir o sigilo de informa\u00e7\u00f5es, tanto no processamento quanto no armazenamento de dados. A despeito do cont\u00ednuo desenvolvimento de algoritmos criptogr\u00e1ficos, t\u00e9cnicas de ataques que exploram medidas f\u00edsicas do sistema tornaram-se uma preocupa\u00e7\u00e3o de projetistas de dispositivos criptogr\u00e1ficos nas \u00faltimas d\u00e9cadas. Esta abordagem para ataques, denominada ataques a canais laterais, se popularizou por ser eficiente e n\u00e3o invasiva. No entanto, a t\u00e9cnica requer o alinhamento no tempo durante a aquisi\u00e7\u00e3o dos tra\u00e7os da grandeza f\u00edsica investigada. A maior parte das contramedidas propostas visando atenuar a a\u00e7\u00e3o desses ataques, baseia-se na inser\u00e7\u00e3o de aleatoriedade e desalinhamento dos tra\u00e7os. Sob esse panorama, esse trabalho se prop\u00f5e a avaliar a aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o-supervisionado no contexto de pr\u00e9-processamento de dados. O projeto envolve o desenvolvimento de um modelo para detec\u00e7\u00e3o e extra\u00e7\u00e3o da assinatura alvo de tra\u00e7os, a partir de um conjunto de dados dispon\u00edvel e validado na literatura. O presente trabalho aplicou as t\u00e9cnicas de aprendizado n\u00e3o-supervisionado k-means e fuzzy c-means para identifica\u00e7\u00e3o dos subtra\u00e7os, necess\u00e1rios para a realiza\u00e7\u00e3o dos ataques laterais. Os resultados alcan\u00e7ados apontam maior precis\u00e3o na extra\u00e7\u00e3o da assinatura alvo atrav\u00e9s da abordagem fuzzy c-means.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2017_2\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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