Aula 7. Ivan Sendin. 13 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-7.

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Aula 7. Ivan Sendin. 13 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-7."

Transcrição

1 Segurança da Informação Aula 7 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 13 de setembro de 2017

2 Alice,Bob, Eva, Criptossistemas,... Ciptoanalise: texto cifrado, texto claro conhecido, texto claro escolhido (Existem outras...) Cifrador Afim: 2 chaves, φ(), busca exaustiva: Atenção!

3 Manuscrito de Voynich 600 anos Lingua desconhecida

4

5 dain.os.teody= *.ydain.cphesaiin.ol.s.cphey.ytain.shoshy.cphoda oksho.kshoy.otairin.oteol.okan.shodain.sckhey.da shoy.ckhey.kodaiin.cphy.cphodaiils.cthey.she.old dain.oiin.chol.odaiin.chodain.chdy.okain.dan.cth daiin.shckhey.ckeor.chor.shey.kol.chol.chol.kor. sho.chol.sh!odan.kshy.kchy.dor.chodaiin.sho.kcho ycho.tchey.chokain.sheo.pshol.dydyd.cthy.daicthy yto.shol.she.kodshey.cphealy.das!ain.dain.ckhyds dchar.shcthaiin.okaiir.chey.rchy.!potol.cthols.d shok.chor.chey.dain.ckhey= otol.daiiin=

6 Cara-Coroa P(h) = P(t) = 1 2 Você tem certeza que a moeda é honesta? John von Neumann Protocolom(criptográfico) para tornar uma moeda honesta(segura).

7 John von Neumann Protocolo (criptográfico) para tornar uma moeda honesta(segura).

8 Jogue a moeda 2 vezes (eventos independentes) Se sair igual tente de novo Se os resultado forem diferentes,use o primeiro

9 P(h) = x, P(t) = y, x + y = 1 P(ht) = xy h P(th) = yx t

10 E(x, k) = x k Deslocamento/Substituição

11 Exemplo Vamos analisar a segurança P(p = 0) = 1 4, P(p = 1) = 3 4 (algum viés que Eva pode concluir...) P(c = 0) =? Considerando P(k = 0) = P(k = 1) = 1 2

12 P(c = 0) = P(p = 1, k = 1) + P(p = 0, k = 0)(1) = (2) 4 2 = (3) 8 = 1 2 (4) De forma similar P(c = 1) = 1 2

13 P(c = 0 p = 1) = P(k = 1) (5) = 1 2 (6)

14 Se Eva observar - por exemplo - o texto cifrado c = 0 e calcular a probabilidade de p = 1 usando Inferência Bayesiana: P(x y) = P(y x)p(x)/p(y) (7)

15 P(p = 1) = 3/4 P(c = 0 p = 1) = 1/2 P(c = 0) = 1/2 P(p = 1 c = 0) = P(c = 0 p = 1)P(p = 1)/P(c = (8) 0) = /1 (9) 2 = 3 (10) 4 P(p = 1 c = 0) = P(p = 1)

16 Um criptossistemas oferece confidencialidade perfeita se P(x y) = P(x) isto é a probabilidade posteriori é igual a priori. (Def 2.3 de Stinson)

17 Confidencialidade Perfeita - Intuitivo Shift Cipher Quando c e p for pequenos Vamos fazer o teste da Bomba H amanha? c = r,p =? One Time Pad Claude Shannon - Communication Theory of Secrecy Systems

18 Ferramenta para medir a informação e incerteza informação Algo que não se espera Shannon (existem outras fórmulas/abordagens)

19 Seja X uma variável aleatória: H(X ) = x X P(x) lg(p(x))

20 Para uma moeda perfeita: H(X ) = ( 1 2 lg(1 2 ) lg(1 2 )) H(X ) = 1

21 Para uma moeda desonesta com P(h) = 0.9 e P(t) = 0.1: H(X ) = (0.9 lg(0.9) lg(0.1)) H(X ) = ( ( ) ( )) H(X ) = 0.468

22 Diceware Os computadores são péssimos para gerar números aleatórios (baixa entropia) x i = ax i 1 + c (mod 2 32 ) apenas alguns bits de x i são mostrados x 0 recebe o relógio do sistema PERIGO: Pouca entropia aplicações seguras exigem outras fontes: mouse, cam, latência do disco,...

23 Diceware Gerador de senhas/passphrases Hardware = 5 dados (honestos) 6 5 = 7776 lg(7776) = bits de entropia Dicionario de 7776 palavras: pequenas e fáceis 7 ou 8 vezes senha de 30 a 40 caracteres, 320 bits bits de entropia

24 hakshop.myshopify.com Curiosidade

25 Cifrador Enigma WWII/Alemães Alguns filmes bons sobre o assunto Turing/Colossus Texto claro conhecido (clima)

26 Cifrador Enigma Fonte:

27 Cifrador Enigma Fonte: wikipedia.org

28 Cifrador Enigma Chave 4 rotores de substituição (um refletor ) Posição inicial de cada rotor Uma rotação a cada ciframento... Encadeamento: quando o disco n completa um volta, n + 1 gira em uma posição Conjunto de plugs (substituição livre /fixa)

29 Implementar o enigma com n rotores 26 letras criptoanalise texto claro conhecido Entrada: discos, texto cifrado e texto claro (pequeno) (Sem refletor) Saida: texto claro completo (em portugues) Grupos ate 3 alunos

Aula 9. Ivan Sendin. 12 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-9.

Aula 9. Ivan Sendin. 12 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-9. Segurança da Informação Aula 9 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 12 de setembro de 2018 Alice,Bob, Eva, Criptossistemas,... Ciptoanalise texto cifrado texto

Leia mais

Aula 6. Ivan Sendin. 12 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-6.

Aula 6. Ivan Sendin. 12 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-6. Segurança da Informação Aula 6 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 12 de setembro de 2017 cryptos graphos Primordialmente confidencialidade Inúmeros dispositivos:

Leia mais

Aula 8. Ivan Sendin. 11 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG.

Aula 8. Ivan Sendin. 11 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG. Segurança Aula 8 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 11 de setembro de 2018 usa numeros grandes (4k bits) Atenção na AA... Dado um numero de 8 bits, quantas operação

Leia mais

SEG. Ivan Sendin. Senhas. Aula 5. Ivan Sendin. FACOM - Universidade Federal de Uberlândia 29 de agosto de 2018

SEG. Ivan Sendin. Senhas. Aula 5. Ivan Sendin. FACOM - Universidade Federal de Uberlândia 29 de agosto de 2018 Segurança Aula 5 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 29 de agosto de 2018 e autenticação Senha Autenticação: eu sou eu Privilégios/autorizações Acessar informações:

Leia mais

Aula 10. Ivan Sendin. 18 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-10.

Aula 10. Ivan Sendin. 18 de setembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-10. Segurança da Informação Aula 10 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 18 de setembro de 2018 Tesla Model 3 (35k) foi roubado... Ligação para o Service desk com o

Leia mais

Aula 23. Ivan Sendin. 31 de outubro de FACOM - Universidade Federal de Uberlandia TSeg.

Aula 23. Ivan Sendin. 31 de outubro de FACOM - Universidade Federal de Uberlandia TSeg. Segurança da Informação Aula 23 FACOM - Universidade Federal de Uberlandia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 31 de outubro de 2018 ou Criptografia de Chave Publica PK e SK PK cifra, publica,... SK decifra,

Leia mais

GBC083 - Segurança da Informação Aula 2 - Sigilo Perfeito. 28 de Março de 2016

GBC083 - Segurança da Informação Aula 2 - Sigilo Perfeito. 28 de Março de 2016 GBC083 - Segurança da Informação Aula 2 - Sigilo Perfeito 28 de Março de 2016 Encriptação segura Meta: Independentemente de qualquer informação prévia que o atacante tem sobre o texto em claro, o texto

Leia mais

Entropia, Entropia Relativa

Entropia, Entropia Relativa Entropia, Entropia Relativa e Informação Mútua Miguel Barão (mjsb@di.uevora.pt) Departamento de Informática Universidade de Évora 13 de Março de 2003 1 Introdução Suponhamos que uma fonte gera símbolos

Leia mais

ESTATÍSTICA BAYESIANA

ESTATÍSTICA BAYESIANA UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS PET MATEMÁTICA Orientadora: Rosângela Helena Loschi ESTATÍSTICA BAYESIANA Marina Muniz de Queiroz INTRODUÇÃO A estatística clássica associa

Leia mais

TSeg. Ivan Sendin. Aula 10. Ivan Sendin. FACOM - Universidade Federal de Uberlândia 27 de setembro de 2017

TSeg. Ivan Sendin. Aula 10. Ivan Sendin. FACOM - Universidade Federal de Uberlândia 27 de setembro de 2017 Tópicos em Segurança da Informação Aula 10 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 27 de setembro de 2017 Se lembrarmos bem, se você estivesse fazendo alguma coisa

Leia mais

Redes Bayesianas. Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIa Escola Politécnica PUCPR

Redes Bayesianas. Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIa Escola Politécnica PUCPR Redes Bayesianas Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIa Escola Politécnica PUCPR Raciocínio com Incerteza Incerteza: qualidade ou estado de não ser conhecido com certeza Fontes de incerteza: Ignorância: qual

Leia mais

Probabilidade, entropia, surpresa, e quantidade de informação 1

Probabilidade, entropia, surpresa, e quantidade de informação 1 Probabilidade, entropia, surpresa, e quantidade de informação 10 de setembro de 2013 Probabilidade, entropia, surpresa, e quantidade de informação 1 Conteúdo 1 Revisão de Probabilidade Teorema de Bayes

Leia mais

Aproximação da binomial pela normal

Aproximação da binomial pela normal Aproximação da binomial pela normal 1 Objetivo Verificar como a distribuição normal pode ser utilizada para calcular, de forma aproximada, probabilidades associadas a uma variável aleatória com distribuição

Leia mais

Aproximação da binomial pela normal

Aproximação da binomial pela normal Aproximação da binomial pela normal 1 Objetivo Verificar como a distribuição normal pode ser utilizada para calcular, de forma aproximada, probabilidades associadas a uma variável aleatória com distribuição

Leia mais

2 Teoria da Informação

2 Teoria da Informação 2 Teoria da Informação Neste capítulo apresentamos alguns conceitos básicos sobre Teoria da Informação que utilizaremos durante este trabalho. 2.1 Alfabeto, texto, letras e caracteres Um alfabeto Σ = (σ

Leia mais

Aula 15. Ivan Sendin. 11 de outubro de FACOM - Universidade Federal de Uberlandia TSeg.

Aula 15. Ivan Sendin. 11 de outubro de FACOM - Universidade Federal de Uberlandia TSeg. Tópicos em Segurança da Informação Aula 15 FACOM - Universidade Federal de Uberlandia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 11 de outubro de 2017 Constroem os compostos São infinitos p n n = p.n Infinitos...

Leia mais

PLANO DE DISCIPLINA DISCIPLINA: Segurança da Informação

PLANO DE DISCIPLINA DISCIPLINA: Segurança da Informação UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE COMPUTAÇÃO BACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO PLANO DE DISCIPLINA DISCIPLINA: Segurança da Informação ( X ) SEMESTRAL - ( ) ANUAL CÓDIGO: GBC083 PERÍODO:

Leia mais

Aproximação da binomial pela normal

Aproximação da binomial pela normal Aproximação da binomial pela normal 1 Objetivo Verificar como a distribuição normal pode ser utilizada para calcular, de forma aproximada, probabilidades associadas a uma variável aleatória com distribuição

Leia mais

Capítulo 2. Criptografia Convencional

Capítulo 2. Criptografia Convencional Capítulo 2 Criptografia Convencional Técnicas Clássicas Plano de Aula Modelo Convencional Esteganografia Técnicas Clássicas Cifrador de César Cifradores Monoalfabéticos Cifrador Playfair Cifrador de Hill

Leia mais

Verificar como a distribuição normal pode ser utilizada para calcular, l de forma aproximada, probabilidades associadas a uma variável aleatória com

Verificar como a distribuição normal pode ser utilizada para calcular, l de forma aproximada, probabilidades associadas a uma variável aleatória com Aproximação da binomial pela normal 1 Objetivo Verificar como a distribuição normal pode ser utilizada para calcular, l de forma aproximada, probabilidades associadas a uma variável aleatória com distribuição

Leia mais

PROBABILIDADE 1. INTRODUÇÃO

PROBABILIDADE 1. INTRODUÇÃO proporção de caras Revisões PROBABILIDADE 1. INTRODUÇÃO As experiências aleatórias apresentam as seguintes características:.o resultado individual é imprevisível.são conhecidos todos os possíveis resultados.a

Leia mais

Canais discretos sem memória e capacidade do canal

Canais discretos sem memória e capacidade do canal Canais discretos sem memória e capacidade do canal Luis Henrique Assumpção Lolis 17 de outubro de 2013 Luis Henrique Assumpção Lolis Canais discretos sem memória e capacidade do canal 1 Conteúdo 1 Canais

Leia mais

Física da Informação Probabilidades

Física da Informação Probabilidades Física da Informação Probabilidades L.J. Amoreira UBI Novembro 2009 Sobre um exemplo da aula passada Uma caixa contém N bolas numeradas Retira-se uma bola, repõe-se na caixa, retira-se outra bola Qual

Leia mais

Faculdade de Engenharia da Computação

Faculdade de Engenharia da Computação Faculdade de Engenharia da Computação Disciplina Segurança Aplicada a Computação Teoria da Informação conceito de Entropia, Difusão, Criptossistemas Aleatórios, Redundância Relativa, Distância de Unicidade

Leia mais

Implementação Blockchain ID,hash(ID -1), dados,... Imutabilidade(?) How To Time-Stamp a Digital Document - Haber/Stornetta

Implementação Blockchain ID,hash(ID -1), dados,... Imutabilidade(?) How To Time-Stamp a Digital Document - Haber/Stornetta Tópicos em Segurança da Informação Aula 14 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 11 de outubro de 2017 Implementação Blockchain ID,hash(ID -1), dados,... Imutabilidade(?)

Leia mais

GBC083 - Segurança da Informação Aula 3 - Pseudo-aleatoriedade. 29 de Março de 2016

GBC083 - Segurança da Informação Aula 3 - Pseudo-aleatoriedade. 29 de Março de 2016 GBC083 - Segurança da Informação Aula 3 - Pseudo-aleatoriedade 29 de Março de 2016 Geração de chaves aleatórias Ao descrever o algoritmo OTP, assumimos que temos acesso a bits uniformemente aleatórios

Leia mais

Probabilidade Aula 04

Probabilidade Aula 04 0303200 Probabilidade Aula 04 Magno T. M. Silva Escola Politécnica da USP Março de 2017 A maior parte dos exemplos dessa aula foram extraídos de Jay L. Devore, Probabilidade e Estatística para engenharia

Leia mais

Segurança da Informação Aula 5 Criptografia. Objetivos e Tipos. Cifras de Bloco e Fluxo

Segurança da Informação Aula 5 Criptografia. Objetivos e Tipos. Cifras de Bloco e Fluxo Segurança da Informação Aula 5 Criptografia. Objetivos e Tipos. Cifras de Bloco e Fluxo Prof. Dr. Eng. Fred Sauer fsauer@gmail.com http://www.fredsauer.com.br Criptologia = Criptografia + Criptoanálise.

Leia mais

Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal

Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal Distribuição de Probabilidades A distribuição de probabilidades de uma variável aleatória:

Leia mais

NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional

NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional Métodos Estatísticos Métodos Estatísticos Estatística Descritiva Inferência Estatística Estimação Teste de Hipóteses TESTE

Leia mais

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros - parte I 19 de Maio de 2011 Introdução Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Entender estimação de parâmetros de uma distribuição

Leia mais

L.J. Amoreira UBI. Dezembro 2010

L.J. Amoreira UBI. Dezembro 2010 Definição de informação L.J. Amoreira UBI Dezembro 2010 Entropia (ou incerteza [ou ignorância]) A incerteza associada a uma variável aleatória X que pode tomar os valores x 1, x 2,..., x n com probabilidades

Leia mais

Um robô está num corredor. Ele possui um mapa do corredor mas não sabe onde está localizado. A parede do corredor e indistinta, exceto pelas portas.

Um robô está num corredor. Ele possui um mapa do corredor mas não sabe onde está localizado. A parede do corredor e indistinta, exceto pelas portas. Um robô está num corredor. Ele possui um mapa do corredor mas não sabe onde está localizado. A parede do corredor e indistinta, exceto pelas portas. O corredor possui 3 portas idênticas, exceto pelas sua

Leia mais

Aula 16. Ivan Sendin. 17 de outubro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia Seg. Ivan Sendin. News!

Aula 16. Ivan Sendin. 17 de outubro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia Seg. Ivan Sendin. News! urança da Informação Aula 16 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 17 de outubro de 2017 nransom Key Reinstallation Attacks (KRA) / WiFi - WPA2 (https://www.krackattacks.com/)

Leia mais

Teoria da Informação, Segredo Perfeito e Entropia

Teoria da Informação, Segredo Perfeito e Entropia Teoria da Informação, Segredo Perfeito e Entropia Bruno da Rocha Braga Ravel / COPPE / UFRJ brunorb@ravel.ufrj.br http://www.ravel.ufrj.br/ 20 de Fevereiro, 2003 Resumo Em um artigo de 1949, Shannon propôs

Leia mais

EST012 - Estatística Econômica I Turma A - 1 o Semestre de 2019 Lista de Exercícios 3 - Variável aleatória

EST012 - Estatística Econômica I Turma A - 1 o Semestre de 2019 Lista de Exercícios 3 - Variável aleatória Exercício 1. Considere uma urna em que temos 4 bolas brancas e 6 bolas pretas. Vamos retirar, ao acaso, 3 bolas, uma após a outra e sem reposição. Sejam X: o número de bolas brancas e Y : o número de bolas

Leia mais

Aula 16 - Erivaldo. Probabilidade

Aula 16 - Erivaldo. Probabilidade Aula 16 - Erivaldo Probabilidade Probabilidade Experimento aleatório Experimento em que não pode-se afirmar com certeza o resultado final, mas sabe-se todos os seus possíveis resultados. Exemplos: 1) Lançar

Leia mais

Modelos de Distribuição PARA COMPUTAÇÃO

Modelos de Distribuição PARA COMPUTAÇÃO Modelos de Distribuição MONITORIA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE PARA COMPUTAÇÃO Distribuições Discretas Bernoulli Binomial Geométrica Hipergeométrica Poisson ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE PARA COMPUTAÇÃO

Leia mais

Aula 27. Ivan Sendin. 21 de novembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia Aula 27.

Aula 27. Ivan Sendin. 21 de novembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia Aula 27. Segurança da Informação FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 21 de novembro de 2018 Notas... Nota Final = 0.15TS + 0.2P1 + 0.25P2 + 0.25P3 + 0.15TC TC: Teste de

Leia mais

Métodos. Inferência. Estatística. Descritiva. Teste de. Estimação

Métodos. Inferência. Estatística. Descritiva. Teste de. Estimação NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional Métodos Estatísticos Métodos Estatísticos Estatística Descritiva Inferência Estatística Estimação Teste de Hipóteses TESTE

Leia mais

Estatística. Capítulo 3 - Parte 1: Variáveis Aleatórias Discretas. Professor Fernando Porto

Estatística. Capítulo 3 - Parte 1: Variáveis Aleatórias Discretas. Professor Fernando Porto Estatística Capítulo 3 - Parte 1: Variáveis Aleatórias Discretas Professor Fernando Porto Lançam-se 3 moedas. Seja X o número de ocorrências da face cara. O espaço amostral do experimento é: W = {(c,c,c),(c,c,r),(c,r,c),(c,r,r),(r,c,c),(r,c,r),(r,r,c),(r,r,r)}

Leia mais

AGA Análise de Dados em Astronomia I. 2. Probabilidades

AGA Análise de Dados em Astronomia I. 2. Probabilidades 1 / 26 1. Introdução AGA 0505 - Análise de Dados em Astronomia I 2. Probabilidades Laerte Sodré Jr. 1o. semestre, 2019 2 / 26 aula de hoje: 1 o que são 2 distribuições de 3 a distribuição normal ou gaussiana

Leia mais

2. INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

2. INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE 2. INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE 2012 Conceitos básicos Experimento aleatório ou fenômeno aleatório Situações ou acontecimentos cujos resultados não podem ser previstos com certeza. Um experimento ou fenônemo

Leia mais

MA12 - Unidade 18 Probabilidade Condicional

MA12 - Unidade 18 Probabilidade Condicional MA12 - Unidade 18 Probabilidade Condicional Paulo Cezar Pinto Carvalho PROFMAT - SBM 4 de Abril de 2014 Um dado honesto é lançado duas vezes. a) Qual é a probabilidade de sair 1 no 1 o lançamento? b) Qual

Leia mais

Exercícios propostos:

Exercícios propostos: INF 16 Exercícios propostos: 1. Sabendo-se que Y=X-5 e que E(X)= e V(X)=1, calcule: a)e(y); b)v(y); c)e(x+y); d)e(x + Y ); e)v(x+y); Resp.: 1; 9; 5; 15; 81. Uma urna contém 5 bolas brancas e 7 bolas pretas.

Leia mais

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental. Jussara Almeida DCC-UFMG 2013

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental. Jussara Almeida DCC-UFMG 2013 Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental Jussara Almeida DCC-UFMG 2013 Revisão de Probabilidade e Estatística Concentrado em estatística aplicada Estatística apropriada para medições

Leia mais

NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (II)

NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (II) NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (II) Teste de Hipóteses sobre p Nível Descritivo 1 Resumo X ~ binomial (n; p ) (1) Estabelecer as hipóteses sobre p: H: p = p 0 x A: p p 0 ; (ou A: p p 0, ou A: p p 0 ) (2)

Leia mais

ELEMENTOS DE PROBABILIDADE. Prof. Paulo Rafael Bösing 25/11/2015

ELEMENTOS DE PROBABILIDADE. Prof. Paulo Rafael Bösing 25/11/2015 ELEMENTOS DE PROBABILIDADE Prof. Paulo Rafael Bösing 25/11/2015 ELEMENTOS DE PROBABILIDADE Def.: Um experimento é dito aleatório quando o seu resultado não for previsível antes de sua realização, ou seja,

Leia mais

Teoria da Informação ( ) Exame de Recurso ( ) Resolução. (1 p), (1 p), p = H(0,4;0,4;0,2) = 1,522

Teoria da Informação ( ) Exame de Recurso ( ) Resolução. (1 p), (1 p), p = H(0,4;0,4;0,2) = 1,522 Teoria da Informação (4-) Exame de ecurso (-7-). Canais discretos sem memória e p =,: esolução X -p p p -p Y W ε ε ε -ε -ε -ε Z Canal A Canal B Vamos representar P(X = i) por P(X i ), etc. PY ( ) = P(

Leia mais

Referências. Criptografia e Segurança de Dados. Criptoanálise. Outras Referências. Criptoanálise - Custos. Criptoanálise

Referências. Criptografia e Segurança de Dados. Criptoanálise. Outras Referências. Criptoanálise - Custos. Criptoanálise Criptografia e Segurança de Dados Aula 2: Introdução à Criptoanálise Referências Criptografia em Software e Hardware Autores: Edward D. Moreno Fábio D. Pereira Rodolfo B. Chiaramonte Rodolfo Barros Chiaramonte

Leia mais

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Profa. Dra. Yara de Souza Tadano PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA Profa. Dra. Yara de Souza Tadano yaratadano@utfpr.edu.br Aula 7 11/2014 Variáveis Aleatórias Variáveis Aleatórias Probabilidade e Estatística 3/41 Variáveis Aleatórias Colete

Leia mais

6 Inserção Seletiva de Nulos

6 Inserção Seletiva de Nulos 6 Inserção Seletiva de Nulos 6.1 Introdução Neste capítulo será apresentado o algoritmo ADDNULLS - Inserção Seletiva de Nulos. Este algoritmo usa a técnica da esteganografia para esconder os símbolos codificados

Leia mais

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias Notes. PDF da Soma de Duas Variáveis Aleatórias.

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias Notes. PDF da Soma de Duas Variáveis Aleatórias. TE802 Processos Estocásticos em Engenharia Somas de Variáveis Aleatórias 25 de abril de 2016 Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias Seja W n = X 1 + + X n, E[W n ] = E[X 1 ] + E[X 2 ] + + E[X

Leia mais

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Informação sobre a disciplina Notes. Processos Estocásticos em Engenharia Conteúdo Notes.

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Informação sobre a disciplina Notes. Processos Estocásticos em Engenharia Conteúdo Notes. TE802 Processos Estocásticos em Engenharia Conceitos Básicos de Teoria de Probabilidade 7 de março de 2016 Informação sobre a disciplina Terças e Quintas feiras das 09:30 às 11:20 horas Professor: Evelio

Leia mais

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias. TE802 Somas de Variáveis Aleatórias

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias. TE802 Somas de Variáveis Aleatórias TE802 Processos Estocásticos em Engenharia Somas de Variáveis Aleatórias 27 de setembro de 2017 Valores Esperados de Somas de Variáveis Aleatórias Seja W n = X 1 + + X n, E[W n ] = E[X 1 ] + E[X 2 ] +

Leia mais

Objetivos. Frequência Relativa X Probabilidade. Probabilidade. 1. Definições: Experimento Espaço Amostral Evento Probabilidade

Objetivos. Frequência Relativa X Probabilidade. Probabilidade. 1. Definições: Experimento Espaço Amostral Evento Probabilidade Magnos Martinello Universidade Federal do Espírito Santo - UFES Departamento de Informática DI Laboratório de Pesquisas em Redes Multimidia LPRM Objetivos 1. Definições: Experimento Espaço Amostral Evento

Leia mais

Aula de hoje. administração. São Paulo: Ática, 2007, Cap. 3. ! Tópicos. ! Referências. ! Distribuição de probabilidades! Variáveis aleatórias

Aula de hoje. administração. São Paulo: Ática, 2007, Cap. 3. ! Tópicos. ! Referências. ! Distribuição de probabilidades! Variáveis aleatórias Aula de hoje! Tópicos! Distribuição de probabilidades! Variáveis aleatórias! Variáveis discretas! Variáveis contínuas! Distribuição binomial! Distribuição normal! Referências! Barrow, M. Estatística para

Leia mais

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Informação sobre a disciplina. TE802 Conceitos Básicos de Teoria de Probabilidade. Evelio M. G.

TE802 Processos Estocásticos em Engenharia. Informação sobre a disciplina. TE802 Conceitos Básicos de Teoria de Probabilidade. Evelio M. G. TE802 Processos Estocásticos em Engenharia Conceitos Básicos de Teoria de Probabilidade 23 de agosto de 2017 Informação sobre a disciplina Segundas e Quartas feiras das 09:30 às 11:20 horas Professor:

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Viali, Dr. viali@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~viali/ Seja X uma variável aleatória com conjunto de valores X(S). Se o conjunto de valores for infinito não enumerável então a variável

Leia mais

Lista de Exercicios 1 MEDIDAS RESUMO. ESTIMAÇÃO PONTUAL.

Lista de Exercicios 1 MEDIDAS RESUMO. ESTIMAÇÃO PONTUAL. Introdução à Inferência Estatística Departamento de Física é Matemática. USP-RP. Prof. Rafael A. Rosales 5 de setembro de 004 Lista de Exercicios 1 MEDIDAS RESUMO. ESTIMAÇÃO PONTUAL. 1 Medidas Resumo DISTRIBUIÇÕES

Leia mais

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Probabilidade Ricardo Ehlers ehlers@icmc.usp.br Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Experimento aleatório Definição. Qualquer experimento cujo resultado não pode

Leia mais

F (x) = P (X x) = Σ xi xp(x i ) E(X) = x i p(x i ).

F (x) = P (X x) = Σ xi xp(x i ) E(X) = x i p(x i ). Variável Aleatória Uma variável aleatória é uma variável numérica, cujo valor medido pode variar de uma réplica para outra do experimento. Exemplos: (i) Variáveis aleatórias contínuas: corrente elétrica,

Leia mais

Sistemas criptográficos simétricos

Sistemas criptográficos simétricos Sistemas criptográficos simétricos meditar produz sabedoria phgmw dvtvrgxc vehgruld Segredos são compartilhados Criptografia Convencional: Técnicas Clássicas Técnica de substituição Letras do texto plano

Leia mais

Teoria das probabilidades

Teoria das probabilidades Teoria das probabilidades Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 25 de abril de 2018 Londrina 1 / 22 Conceitos probabiĺısticos são necessários para se

Leia mais

Revisão de Probabilidade

Revisão de Probabilidade Revisão de Probabilidade Magnos Martinello Universidade Federal do Espírito Santo - UFES Departamento de Informática DI Laboratório de Pesquisas em Redes Multimidia LPRM Motivação Em qualquer modelo realístico

Leia mais

2. EXERCÍCIOS PROPOSTOS SOBRE V.A. E DISTRIB.PROBAB.

2. EXERCÍCIOS PROPOSTOS SOBRE V.A. E DISTRIB.PROBAB. 2. EXERCÍCIOS PROPOSTOS SOBRE V.A. E DISTRIB.PROBAB. 1) Classifique as seguintes variáveis aleatórias como discretas ou contínuas. X : o número de acidentes de automóvel por ano na rodovia BR 116. Y :

Leia mais

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão Microeconomia II Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 3.1 Introdução à Teoria das Probabilidades e da Preferência pelo Risco Isabel Mendes 2007-2008 18-03-2008 Isabel Mendes/MICRO

Leia mais

IND 1115 Inferência Estatística Aula 7

IND 1115 Inferência Estatística Aula 7 Conteúdo IND 1115 Inferência Estatística Aula 7 Setembro 2004 Por que a revisão de probabilidades até agora? A importância da distribuição Normal O Mônica Barros mbarros.com 1 mbarros.com 2 Por que uma

Leia mais

SEGURANÇA CRIPTOGRAFIA E SEGURANÇA DE DADOS. As funções de cifra são consideradas totalmente seguras se:

SEGURANÇA CRIPTOGRAFIA E SEGURANÇA DE DADOS. As funções de cifra são consideradas totalmente seguras se: 20/02/2016 PROF. FABIANO TAGUCHI http://fabianotaguchi.wordpress.com CRIPTOGRAFIA E SEGURANÇA DE DADOS SEGURANÇA As funções de cifra são consideradas totalmente seguras se: Independente do tempo e do poder

Leia mais

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba Probabilidade II Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuições Condicionais 11/13 1 / 19 Em estudo feito em sala perguntamos aos alunos qual

Leia mais

OSRC001 Segurança em Redes de Computadores Módulo 06: Criptografia Simétrica: DES/SDES

OSRC001 Segurança em Redes de Computadores Módulo 06: Criptografia Simétrica: DES/SDES OSRC001 Segurança em Redes de Computadores Módulo 06: Criptografia Simétrica: DES/SDES Prof. Charles Christian Miers e-mail: charles.miers@udesc.br História do DES Desenvolvimento do cifrador Lucifer pela

Leia mais

NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional

NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional NOÇÕES DE TESTE DE HIPÓTESES (I) Teste de hipóteses para a proporção populacional Estimação Teste de Hipóteses Qual é a probabilidade de "cara no lançamento de uma moeda? A moeda é honesta ou desequilibrada?

Leia mais

Ivan Sendin. 21 de agosto de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-2.

Ivan Sendin. 21 de agosto de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-2. Aula 2 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 21 de agosto de 2018 Free Wifi: inseguro/google Força Bruta: possivel segundo alguma empresa de segurança (interpretação

Leia mais

3 a Lista de PE Solução

3 a Lista de PE Solução Universidade de Brasília Departamento de Estatística 3 a Lista de PE Solução. Se X representa o ganho do jogador, então os possíveis valores para X são,, 0, e 4. Esses valores são, respectivamente, correspondentes

Leia mais

Probabilidades. Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer

Probabilidades. Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer Probabilidades Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer Universidade Federal do Paraná Departamento de Estatística Laboratório de Estatística e Geoinformação 06/03/2018 WB, EK, FM ( LEG/DEST/UFPR

Leia mais

Teoria das Probabilidades

Teoria das Probabilidades Teoria das Probabilidades Lucas Santana da Cunha lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 09 de maio de 2018 Londrina 1 / 21 Conceitos probabiĺısticos são necessários

Leia mais

Aula 3. Ivan Sendin. 28 de agosto de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-3.

Aula 3. Ivan Sendin. 28 de agosto de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia SEG-3. Aula 3 FACOM - Universidade Federal de Uberlândia ivansendin@yahoo.com,sendin@ufu.br 28 de agosto de 2017 Força Bruta SEG-3 Força Bruta Não existe (Considerando parâmetros normais de segurança) Existem

Leia mais

GBC083 - Segurança da Informação Aula 3 - Sigilo Computacional

GBC083 - Segurança da Informação Aula 3 - Sigilo Computacional GBC083 - Segurança da Informação Aula 3 - Sigilo Computacional Prof. Marcelo Keese Albertini 30 de Agosto de 2016 Criptografia simétrica Sigilo perfeito Nenhuma informação sobre o texto original é aparente

Leia mais

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Probabilidade Ricardo Ehlers ehlers@icmc.usp.br Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Introdução Experimento aleatório Definição Qualquer experimento cujo resultado

Leia mais

AGA Análise de Dados em Astronomia I. 2. Probabilidades - parte 1

AGA Análise de Dados em Astronomia I. 2. Probabilidades - parte 1 1 / 14 AGA 0505- Análise de Dados em Astronomia I 2. Probabilidades - parte 1 Laerte Sodré Jr. 1o. semestre, 2018 2 / 14 o que são probabilidade: medida da plausibilidade de uma proposição quando não se

Leia mais

O valor esperado de uma quantidade aleatória Paulo Cezar Pinto Carvalho IMPA e EMAp/FGV

O valor esperado de uma quantidade aleatória Paulo Cezar Pinto Carvalho IMPA e EMAp/FGV O valor esperado de uma quantidade aleatória Paulo Cezar Pinto Carvalho IMPA e EMAp/FGV Um conceito simples e útil mas que não é normalmente explorado no Ensino Fundamental no Brasil é o de valor esperado

Leia mais

Probabilidade. Definição de informação

Probabilidade. Definição de informação Probabilidade. Definição de informação L.J. Amoreira UBI Novembro 2010 A distribuição binomial Repete-se n vezes uma experiência na qual um dado acontecimento A tem uma probabilidade de ocorrência p. Qual

Leia mais

1 A Equação Fundamental Áreas Primeiras definições Uma questão importante... 7

1 A Equação Fundamental Áreas Primeiras definições Uma questão importante... 7 Conteúdo 1 4 1.1- Áreas............................. 4 1.2 Primeiras definições...................... 6 1.3 - Uma questão importante.................. 7 1 EDA Aula 1 Objetivos Apresentar as equações diferenciais

Leia mais

Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuição de Probabilidade

Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuição de Probabilidade Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuição de Probabilidades - parte II 29 de Março de 2011 Distribuição Uniforme Discreta Média Propriedade da falta de memória Objetivos Ao final deste capítulo você

Leia mais

TEORIA DA PROBABILIDADE

TEORIA DA PROBABILIDADE TEORIA DA PROBABILIDADE Lucas Santana da Cunha lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 22 de maio de 2017 Introdução Conceitos probabiĺısticos são necessários

Leia mais

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13 Probabilidade I Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Distribuição Geométrica 08/14 1 / 13 Distribuição Geométrica Considere novamente uma sequência

Leia mais

Estatística Empresarial. Fundamentos de Probabilidade

Estatística Empresarial. Fundamentos de Probabilidade Fundamentos de Probabilidade A probabilidade de chuva é de 90% A probabilidade de eu sair é de 5% Conceitos Básicos Conceitos Básicos 1. Experiência Aleatória (E) Processo de obtenção de uma observação

Leia mais

Técnicas Clássicas de Criptografia. Criptografia e Segurança de Redes, Cap. 2 Willian Stallings 4 Ed. Pearson, 2008

Técnicas Clássicas de Criptografia. Criptografia e Segurança de Redes, Cap. 2 Willian Stallings 4 Ed. Pearson, 2008 Técnicas Clássicas de Criptografia Criptografia e Segurança de Redes, Cap. 2 Willian Stallings 4 Ed. Pearson, 2008 Conceitos A palavra Criptografia Conceito de Código Conceito de Cifra Criptoanálise Força

Leia mais

Software de Telecomunicações. Cifras simétricas por blocos

Software de Telecomunicações. Cifras simétricas por blocos Software de Telecomunicações Cifras simétricas por blocos Prof RG Crespo Software de Telecomunicações Cifras por bloco : 1/40 Cifras modernas (1) Para dificultar a quebra do código, a chave deve ser o

Leia mais

Matemática A RESOLUÇÃO GRUPO I. Teste Intermédio. Versão 1. Duração do Teste: 90 minutos º Ano de Escolaridade. 1.

Matemática A RESOLUÇÃO GRUPO I. Teste Intermédio. Versão 1. Duração do Teste: 90 minutos º Ano de Escolaridade. 1. Teste Intermédio Matemática A Versão Duração do Teste: 90 minutos 9..0.º Ano de Escolaridade Decreto-Lei n.º 7/00, de de março????????????? RESOLUÇÃO GRUPO I. Resposta (B) Tem-se, a 0+ b + 0,, pelo que

Leia mais

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE Análise e Elaboração de Projetos Apresentação Prof Dr Isnard Martins Conteúdo: Profº Dr Carlos Alberto (Caio) Dantas Profº Dr Luiz Renato G. Fontes Prof Dr Victor Hugo Lachos

Leia mais

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ

Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Duração: 90 minutos Grupo I Probabilidades e Estatística LEE, LEIC-A, LEIC-T, LEMat, LERC, MEBiol, MEBiom, MEEC, MEFT, MEMec, MEQ Justifique convenientemente todas as respostas 1 o semestre 2017/2018 18/11/2017

Leia mais

OTES07 Segurança da Informação Módulo 05a: Criptografia Simétrica: DES/SDES

OTES07 Segurança da Informação Módulo 05a: Criptografia Simétrica: DES/SDES OTES07 Segurança da Informação Módulo 05a: Criptografia Simétrica: DES/SDES Prof. Charles Christian Miers e-mail: charles@joinville.udesc.br Roteiro Criptografia Moderna: Histórico DES e SDES SDES Componentes

Leia mais

Modelo de Markov e Simulação de Monte Carlo do Jogo do Monopólio

Modelo de Markov e Simulação de Monte Carlo do Jogo do Monopólio Modelação e Simulação 2011/12 Trabalho de Laboratório nº4 Modelo de Markov e Simulação de Monte Carlo do Jogo do Monopólio Objectivo Após realizar este trabalho, o aluno deverá ser capaz de Construir um

Leia mais

Probabilidade II Lista 1 - Vetores Aleatórios

Probabilidade II Lista 1 - Vetores Aleatórios Probabilidade II Lista - Vetores Aleatórios Exercício. Duas moedas equilibradas são lançadas de forma independente. Dena as v.a's X : número de caras nos dois lançamentos e Y : função indicadora de faces

Leia mais

Avaliação e Desempenho Aula 5

Avaliação e Desempenho Aula 5 Avaliação e Desempenho Aula 5 Aula passada Revisão de probabilidade Eventos e probabilidade Independência Prob. condicional Aula de hoje Variáveis aleatórias discretas e contínuas PMF, CDF e função densidade

Leia mais

canal para sinais contínuos

canal para sinais contínuos Processos estocásticos, Entropia e capacidade de canal para sinais contínuos 24 de setembro de 2013 Processos estocásticos, Entropia e capacidade de canal para1 sin Conteúdo 1 Probabilidade de sinais contínuos

Leia mais