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DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 316
Aluno: João Soares da Silva Macedo
Título: “The Impact of Optical Character Recognition System Changes on Named Entity Recognition Models"
Orientador: Byron Leite Dantas Bezerra
Coorientador: Cleber Zanchettin (UFPE)
Examinador Externo: Flavio Arthur Oliveira Santos (UFPE)
Examinador Interno: Wellington Pinheiro dos Santos
Data-hora: 25 de fevereiro de 2025, às 14h.
Local: Formato híbrido - Miniauditório do PPGEC e Google Meet.
Resumo:
"In the current data-driven world, data has become extremely valuable, so it is important to gather as much high-quality structured data. Data extraction is very important in this scenario, as it is able to extract valuable information from unstructured documents. The state-of-the-art way to implement data extraction pipelines is through an Optical Character Recognition (OCR) system followed by a layout-aware Named Entity Recognition (NER) model. Although this pipeline performs really well, it has a drawback in its architecture, as you have to utilize two different models. In this work, we analyzed their relation and if the NER model is dependent on the OCR system. To evaluate whether changing the OCR system does impact the NER model, we trained the NER models using four different OCRs (Ground Truth, PaddleOCR, Easy OCR, and Azure OCR) and then compared the original f1 score with the f1 score of the model on the other OCRs. With this test, we proved that there is a significant drop in performance. Afterwards, we proposed two techniques that successfully mitigated the impact of OCR changes, mixed OCR and data augmentation. In addition, we propose one novel dataset for data extraction. This is a Brazilian ID dataset, which is different from most current NER datasets, as it is in Portuguese, and tackles a new class of documents."
DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 315
Aluno: Reno Costa Alencar
Título: “IDPS baseado em Ensemble Voting para Detecção e Prevenção de Ataques de Negação de Serviço em Redes MQTT"
Orientador: Carlo Marcelo Revoredo da Silva
Coorientador: Paulo Hugo Espírito Santo Lima (UPE)
Examinador Externo: Paulo Freitas de Araujo Filho (UFPE)
Examinador Interno: Sérgio Murilo Maciel Fernandes
Data-hora: 19 de setembro de 2024, às 15h.
Local: Formato Remoto.
Resumo:
"A Internet das Coisas (IoT) consiste em uma rede de dispositivos interconectados que trocam informações por meio de protocolos específicos da camada de aplicação. Embora esses protocolos disponham de recursos de segurança, muitas vezes tais mecanismos não são habilitados ou configurados adequadamente, gerando potenciais brechas que comprometem a integridade dos dispositivos e das comunicações. Diante desse cenário, os Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusões (IDPS) tornam-se essenciais, atuando como ferramentas de monitoramento contínuo que identificam e respondem de maneira automatizada a possíveis ameaças, garantindo maior proteção ao ambiente IoT. Este trabalho propõe a implementação de um IDPS baseado em aprendizado em conjunto (ensemble learning) para detectar ataques direcionados ao protocolo MQTT. A proposta explora a capacidade dos modelos de aprendizado de máquina de reconhecer padrões nos dados do protocolo, com o intuito de aumentar a eficiência na identificação de ameaças, especialmente em ataques de negação de serviço (DoS). A revisão sistemática da literatura realizada como parte desta pesquisa destacou a limitada adoção de soluções IDPS baseadas em aprendizado de máquina voltadas especificamente para a proteção de redes que utilizam MQTT. A abordagem proposta emprega modelos previamente treinados, incluindo Random Forest, XGBoost e CatBoost, combinados por meio da técnica de votação suave para a tomada de decisões. A eficácia do modelo foi analisada em um ambiente simulado, projetado para representar redes IoT, com ênfase em cenários de smart home. Durante os experimentos, foram aplicadas métricas como acurácia, precisão, recall, F1-Score e AUC-ROC, possibilitando uma avaliação abrangente da capacidade do sistema na detecção de anomalias. A hipótese central desta pesquisa é que a utilização de um IDPS baseado em aprendizado em conjunto pode aprimorar a identificação de ataques ao protocolo MQTT, ao reconhecer e categorizar padrões nos dados, mesmo diante de ataques mais sofisticados. Além disso, o estudo busca identificar quais técnicas de aprendizado em conjunto são mais apropriadas para essa finalidade e quais métricas devem ser consideradas na avaliação do desempenho de um IDPS na detecção de ataques de negação de serviço. Dessa forma, o principal objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo que, utilizando ensemble learning, contribua para a segurança das redes IoT por meio da detecção eficiente de anomalias."
DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 309
Aluna: Suzerlly Vanderley Lopes Pires
Título: “Um Jogo Sério na perspectiva do Desenho Universal na Aprendizagem como Subsídio Pedagógico para Crianças com TEA na Educação Infantil"
Orientador: Carlo Marcelo Revoredo da Silva
Coorientadora: Roberta Andrade de Araújo Fagundes - (PPGEC)
Examinadora Externa: Jacqueline Travassos de Queiroz (UPE)
Examinador Interno: Roberta Andrade de Araújo Fagundes
Data-hora: 05 de Dezembro de 2024, às 09:30.
Local: Formato Presencial, LIP6 - POLI/UPE (Recife/PE)-.
Resumo:
"O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento humano identificado por comportamentos característicos que se manifestam, em sua maioria, logo nos nos primeiros anos de vida, como por exemplo, a dificuldade em interação e comunicação social, comportamentos estereotipados e repetitivos. Essas características podem resultar em sinais que fundamentam um diagnóstico precoce por um profissional clínico. Segundo alguns dados estatísticos, nos últimos anos indivíduos com TEA estão em constante crescimento no que diz respeito a matrículas na educação básica brasileira, a maioria destes matriculados na educação infantil. Uma criança com características no espectro pode ser acompanhada por atividades pedagógicas capazes de auxiliar no seu desenvolvimento funcional. Estudos apontam que é notória a afinidade de crianças autistas com dispositivos tecnológicos, principalmente os móveis, a exemplo dos tablets e smartphones. Concomitantemente, o uso de equipamentos tecnológicos torna-se um bom aliado às equipes da educação infantil, porque ajudam no engajamento quando confrontadas com atividades pedagógicas, oportunizando uma observação mais eficiente das funções executivas de cada criança. Além disso, tais mecanismos podem ser excelentes instrumentos para acompanhamento funcional do desenvolvimento de cada criança no ambiente de ensino. Diante do exposto, esse trabalho tem como objetivo a criação de um aplicativo móvel, sob a perspectiva do Desenho Universal de Aprendizagem (DUA), que se traduz como uma atividade educativa baseada em jogo sério, com o intuito de subsidiar o plano pedagógico dos profissionais da educação inclusiva que recepcionam as crianças com TEA. Cada jogo sério é capaz de mapear um conjunto de habilidades de funções executivas. Todo o processo de elaboração do jogo e interpretação dos resultados foi apoiado por uma equipe de especialistas, formado por terapeutas e pedagogos, com o intuito de levantar pontos de ajustes e/ou melhorias. O estudo foi aplicado em creches e escolas da cidade de Recife, e a fase inicial foi definida por uma etnografia para coletar informações, como variáveis dependentes e independentes, para adequar os jogos sérios no plano de atividades definido pelo profissional da educação especial. Posteriormente, foi realizado o recrutamento das amostras e coleta dos dados. Por fim, realizamos uma análise estatística descritiva dos dados processados, subsidiada por feedbacks de especialistas, avaliando os dados quantitativos e qualitativos da pesquisa, bem como a observação de propostas para possíveis trabalhos futuros. A expectativa é que, após a finalização desta pesquisa, a solução como uma tecnologia assistiva possa receber um nível de amadurecimento contínuo ao ponto de ter uma aplicabilidade viável e real para o ambiente de ensino infantil."
O Programa
