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dc.contributor.advisorHoelz, Bruno Werneck Pinto-
dc.contributor.authorOliveira, Regis Levino de-
dc.date.accessioned2017-05-03T00:16:07Z-
dc.date.available2017-05-03T00:16:07Z-
dc.date.issued2017-05-02-
dc.date.submitted2016-12-15-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Regis Levino de. Modelo para geração de linhas temporais contextuais em investigações digitais. 2016. ix, 62 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/23433-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016.pt_BR
dc.description.abstractPara a elucidação de casos em que o uso de equipamentos digitais está presente, os peritos necessitam realizar a reconstrução dos eventos ocorrida no tempo. Assim, o processo de análise de linhas temporais é uma técnica bastante empregada em exames periciais em ambientes computacionais. No entanto, a maioria dos estudos em linhas temporais concentra-se nos desafios da extração de registros temporais e na normalização desses dados, tratando dos problemas advindos da aquisição de diversas fontes, com menos ênfase em como visualizar e analisar um grande volume desses dados. Este trabalho propõe um modelo para gerar linhas temporais contextualizadas, onde cada rótulo temporal é associado a outras quatro dimensões: local, pessoa, assunto e evento. Um algoritmo de clusterização é então utilizado para gerar linhas temporais com dados similares, que são mais fáceis de visualizar e interpretar. Algoritmos de agrupamento facilitam o descobrimento de novos conhecimentos a partir dos dados analisados. Após obter as linhas temporais contextuais, o perito analisa os dados em conjunto com a linha temporal única, sem contextos, que contém todos os registros temporais extraídos das diversas fontes coletadas, observando os registros que, antes do processo de contextualização, eram mais difíceis de serem observados. Nos resultados obtidos, por meio do estudo de caso, foram obtidas linhas temporais cujos registros apresentam semelhança contextual entre si, reduzindo a interferência de outros registros não relacionados. No experimento proposto, pode-se identificar com mais facilidade os suspeitos com maior interação e os momentos de maior atividade relacionados às condutas investigadas.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleModelo para geração de linhas temporais contextuais em investigações digitaispt_BR
dc.title.alternativeModel for the generation of contextual temporative lines in digital investigationspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordExame pericialpt_BR
dc.subject.keywordLinhas temporaispt_BR
dc.subject.keywordPerícia forense digitalpt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmo de clusterizaçãopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.26512/2016.12.D.23433-
dc.description.abstract1For the elucidation of cases where the use of digital equipment is present, the experts need to perform the reconstruction of the events occurred in time. Thus, the process of analysis of timelines is a technique widely used in expert examinations in computational environments. However, most timeline studies focus on the challenges of extracting temporal records and normalizing these data, addressing the problems of acquiring multiple sources, with less emphasis on how to view and analyze a large volume of such data. This work proposes a model to generate contextualized time lines, where each time label is associated with four other dimensions: location, person, subject and event. A clustering algorithm is then used to generate timelines with similar data, which are easier to visualize and interpret. Grouping algorithms facilitate the discovery of new knowledge from the analyzed data. After obtaining the contextual timelines, the expert analyzes the data in conjunction with the single timeline, without contexts, which contains all the temporal records extracted from the various sources collected, observing the records that, prior to the contextualization process, were more difficult to be observed. In the obtained results, through the case study, temporal lines were obtained whose registers present contextual similarity among themselves, reducing the interference of other unrelated records. In the proposed experiment, it is possible to identify more easily the suspects with greater interaction and the moments of greater activity related to the conducts investigated.pt_BR
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