@PhDThesis{GayarrePeña:2015:AlClDa,
               author = "Gayarre Peña, Lorena",
                title = "Um algoritmo de clusteriza{\c{c}}{\~a}o de dados para 
                         aux{\'{\i}}lio {\`a} analise de comportamentos de sistemas",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2015",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2015-05-18",
             keywords = "clusteriza{\c{c}}{\~a}o, algoritmo, m{\'e}todos baseados em 
                         dados, detec{\c{c}}{\~a}o de anomalias, an{\'a}lise de 
                         comportamentos, clustering, algorithm, data based methods, anomaly 
                         detection, behavioral analysis.",
             abstract = "Os sistemas atuais se caracterizam pela variedade de incertezas 
                         humanas, ambientais e sist{\^e}micas que afetam os comportamentos 
                         deles, influindo nos modos normais de opera{\c{c}}{\~a}o e 
                         fazendo com que estes se comportem de modos an{\^o}malos ou 
                         at{\'e} de modos falhos. Como isto {\'e} inevit{\'a}vel, {\'e} 
                         mandat{\'o}ria a detec{\c{c}}{\~a}o de anomalias e a 
                         an{\'a}lise de comportamentos no projeto de sistemas altamente 
                         confi{\'a}veis como nas {\'a}reas espacial ou aeron{\'a}utica. 
                         Motivados por esta necessidade, o objetivo deste trabalho {\'e} 
                         propor, implementar e testar um algoritmo de 
                         clusteriza{\c{c}}{\~a}o de dados para aux{\'{\i}}lio {\`a} 
                         an{\'a}lise de comportamentos de sistemas.. Neste trabalho 
                         procura-se que o algoritmo desenvolvido seja de 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o gen{\'e}rica, i.e., n{\~a}o se precise ter 
                         conhecimento pr{\'e}vio do sistema a ser estudado. Para isso, 
                         primeiro {\'e} feita uma apresenta{\c{c}}{\~a}o dos 
                         m{\'e}todos baseados em dados e dos m{\'e}todos baseados em 
                         modelos para identifica{\c{c}}{\~a}o de comportamentos, 
                         explicando por que foram escolhidos os m{\'e}todos baseados em 
                         dados. Depois s{\~a}o apresentados os m{\'e}todos baseados em 
                         dados que s{\~a}o utilizados no desenvolvimento do algoritmo, a 
                         saber, m{\'e}todos de clusteriza{\c{c}}{\~a}o, m{\'e}todos 
                         matem{\'a}ticos, m{\'e}todos estat{\'{\i}}sticos e 
                         m{\'e}todos de filtragem. Fazendo uso dessas t{\'e}cnicas, 
                         {\'e} desenvolvido o algoritmo de an{\'a}lise de comportamentos, 
                         chamado de BAbyLO-BR. Em seguida, o algoritmo {\'e} validado 
                         utilizando quatro estudos de caso de diferentes 
                         caracter{\'{\i}}sticas e {\'a}reas de aplica{\c{c}}{\~a}o. 
                         Esta diversidade de estudos de caso permite ilustrar a 
                         generalidade de aplica{\c{c}}{\~a}o do algoritmo. Por 
                         {\'u}ltimo, um estudo que enumera as vantagens e desvantagens de 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o deste novo algoritmo {\'e} realizado. 
                         ABSTRACT: Current systems are characterized by the variety of 
                         human, environmental and system uncertainties which affect the 
                         normal operation of the system, causing anomalous or even failed 
                         behavior. This situation is not avoidable, so anomaly detection 
                         and behavioral analysis of the component or system is needed and 
                         even mandatory, especially in high reliability systems such as 
                         those from the space and aeronautical industry. Under this 
                         motivation, the aim of this thesis is to propose, implement and 
                         test a data clustering algorithm to assist in system behavioural 
                         analysis.. In this work, the algorithm is intended to be of 
                         general application, i.e., it will not require previous knowledge 
                         of the system under study. To do this, first a theoretical 
                         comparison between data based methods and model based methods is 
                         done, explaining why data based methods are chosen. Later, the 
                         used data based methods are presented: clustering methods, 
                         mathematical methods, statistical methods, and filtering methods. 
                         By using these methods, a behavioral analysis algorithm is 
                         developed; it is called BAbyLO-BR algorithm. Then, the algorithm 
                         is validated by its application to four study cases with diverse 
                         characteristics and belonging to different areas of research. This 
                         diversity allows ilustrating the general application of the 
                         algorithm. Finally, a study enumerating the vantages and 
                         disadvantages of using the algorithm for anomaly detection and 
                         behavioral analysis is conducted.",
            committee = "Prado, Antonio Fernando Bertachini de Almeida (presidente) and 
                         Souza, Marcelo Lopes de Oliveira e (orientador) and Rocha, 
                         Guilherme Concei{\c{c}}{\~a}o (orientador) and Milani, Paulo 
                         Gi{\'a}como and Carrara, Valdemir and Moreira, Fernando Jos{\'e} 
                         de Oliveira and Paiva, Henrique Mohallem",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "A data clustering algorithm to assist in system behavioural 
                         analysis",
             language = "pt",
                pages = "185",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3JCFC22",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3JCFC22",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}