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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/11123
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Title: Agrupamento de documentos forenses utilizando redes neurais art1
Other Titles: Computer forensic document clusteringwith art1 neural networks
Authors: Araújo, Georger Rommel Ferreira de
Orientador(es):: Ralha, Célia Ghedini
Assunto:: Informática forense
Redes neurais (Computação)
Issue Date: 10-Sep-2012
Citation: ARAÚJO, Georger Rommel Ferreira de. Agrupamento de documentos forenses utilizando redes neurais art1. 2011. xxiii, 131 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)-Universidade de Brasília, Brasília, 2011.
Abstract: Coleções textuais de Informática Forense são normalmente muito heterogêneas. Embora técnicas de classificação, por tipo de arquivo ou outros critérios, possam auxiliar na exploração dessas coleções textuais, elas não ajudam a agrupar documentos com conteúdo assemelhado. A Teoria da Ressonân- cia Adaptativa (Adaptive Resonance Theory – ART) descreve várias Redes Neurais Artificiais auto-organizáveis que utilizam um processo de aprendizado não-supervisionado e são especialmente projetadas para resolver o dilema da estabilidade/plasticidade. Este trabalho aplica o algoritmo ART1 (ART com vetores de entrada binários) para agrupar tematicamente documentos retor- nados de uma ferramenta de busca utilizada com coleções textuais forenses. Documentos que antes seriam apresentados em uma lista desorganizada e frequentemente longa passam a ser agrupados por conteúdo, oferecendo ao perito uma forma organizada de obter uma visão geral do conteúdo dos documentos durante o exame pericial. Os resultados experimentais são indicativos da validade da abordagem proposta, obtendo uma correspondência adequada entre a solução de agrupamento processada com o protótipo de aplicação desenvolvido e as classes-padrão definidas por um especialista. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
Computer forensic text corpora are usually very heterogeneous. While classifi- cation, by file type or other criteria, should be an aid in the exploration of such corpora, it does not help in the task of grouping together documents themati- cally. Adaptive Resonance Theory (ART) describes a number of self-organizing artificial neural networks that employ an unsupervised learning process and are specially designed to learn new patterns without forgetting what they have al- ready learned, overcoming the important restriction defined by the stability/ plasticity dilemma. This work applies the ART1 algorithm (ART with binary input vectors) to thematically cluster documents returned from a query tool used with forensic text corpora. Documents that would previously be presented in a disorganized and often long list are thematically clustered, giving the ex- aminer an organized way of obtaining a general picture of document content during forensic examinations. Experimental results validated the approach, achieving adequate agreement between the clustering solution processed with the developed prototype software package and the gold standard defined by a domain specialist.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2011.
Appears in Collections:ENE - Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)

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