Arquitetura de microsserviços para processamento de imagens relevantes em evidências de crimes digitais

dc.contributor.advisorCarvalho, Bruno Motta de
dc.contributor.advisor-co1Araújo, Daniel Sabino Amorim de
dc.contributor.advisor-co1IDpt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4744754780165354pt_BR
dc.contributor.advisorIDpt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0330924133337698pt_BR
dc.contributor.authorSilva, Iaslan do Nascimento Paulo da
dc.contributor.authorIDpt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7856195246084546pt_BR
dc.contributor.referees1Medeiros Neto, Francisco Dantas de
dc.contributor.referees1IDpt_BR
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5525562330158282pt_BR
dc.contributor.referees2Aquino Júnior, Gibeon Soares de
dc.contributor.referees2IDpt_BR
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1254338144161360pt_BR
dc.date.accessioned2021-04-06T18:55:11Z
dc.date.available2021-04-06T18:55:11Z
dc.date.issued2020-12-21
dc.description.abstractDigital forensics is a branch of computer science that uses computational techniques to analyze criminal evidence with greater speed and accuracy. In the context of the Brazilian justice system, during a criminal investigation, forensic specialists extract, decode, and analyze the evidence collected to allow the prosecutor to make legal demands for a prosecution. These experts have a very short time to analyze to find criminal evidence can take a long time. To solve this problem, this paper proposes ARTEMIS (A micRoservice archiTecturE for imagesin criMe evIdenceS or Microservice Architecture for images in criminal evidence) an architecture for classifying large amounts of image files present in evidence using open-source software. The image classification module contains some pre-trained classifiers, considering the need of forenses analysts from the MPRN (Rio Grande do Norte Public Ministry). Models were built to identify specific types of objects with for example: firearms, ammunition, Brazilian ID cards, text documents, cell phone screen captures enudez. The results obtained show that the system obtained good precision in most cases. This is extremely important in the context of this research, where false positives should be avoided in order to save analysts’ work time. In addition, the proposed architecture was able to accelerate the process of evidence analysis.pt_BR
dc.description.resumoForense digital é um ramo da ciência da computação que se utiliza de técnicas computacionais para analisar evidências criminais com mais velocidade e precisão. No contexto do sistema de justiça brasileiro, durante uma investigação criminal, os especialistas forenses extraem, decodificam e analisam as evidências coletadas para permitir que promotores públicos façam exigências legais para uma acusação. Esses especialistas têm um tempo muito curto e a análise para encontrar evidências criminais pode levar muito tempo. Para resolver esse problema, este trabalho propõe ARTEMIS (A micRoservice archiTecturE for images in criMe evIdenceS ou Arquitetura de microsserviços para imagens em evidências criminais) uma arquitetura para classificação de grandes quantidades de arquivos de imagem presentes em evidências usando softwares de código aberto. O módulo de classificação de imagens contém alguns classificadores pré-treinados, considerando a necessidade de analistas forenses do MPRN (Ministério Público do Rio Grande do Norte).Foram construídos modelos para identificar tipos específicos de objetos com por exemplo: armas de fogo, munição, carteiras de identidade brasileiras, documentos de texto, capturas de tela de celular e nudez. Os resultados obtidos mostram que o sistema obteve boa precisão na maioria dos casos. Isso é extremamente importante no contexto desta pesquisa, onde os falsos positivos devem ser evitados, a fim de economizar tempo de trabalho dos analistas. Além disso a arquitetura proposta foi capaz de acelerar o processo de análise da evidência.pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, Iaslan do Nascimento Paulo da. Arquitetura de microsserviços para processamento de imagens relevantes em evidências de crimes digitais. 2020. 81f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32051
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectForense digitalpt_BR
dc.subjectEvidência criminalpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectArquiteturapt_BR
dc.titleArquitetura de microsserviços para processamento de imagens relevantes em evidências de crimes digitaispt_BR
dc.typemasterThesispt_BR

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