Search

Context: This article analyzes the first spoofing conviction issued by CVM through Administrative Proceeding no 19957.005977/2016-18. Spoofing is a new form of manipulation of the price of securities in the Capital Market characterized by the insertion of artificial purchase and sale orders, which are cancelled after thousandths of a second, but which change the trading price. However, the difficulty in characterizing the conduct and the specificities of high-frequency trading point to the risk of not obtaining adequate enforcement by CVM.Objective and Methodology: In this context, based on the deductive method and bibliographic review, the structure of the capital market is evaluated from the dissemination of high-frequency trading under the perspective of the literature about Market Microstructure. Thus, it will be possible to analyze the CVM's ability to deter spoofing. The Law and Economics literature will be used to determine if the standard of punishment by CVM in the case is capable of generating deterrent conduct and, in general, effective gains for the Brazilian capital market.Conclusion: There is a need for development of the subject in Brazil to provide the necessary deterrent power. Contexto: Este artículo analiza la primera condena por spoofing en Brasil por parte de la CVM en el Procedimiento Administrativo Sancionador nº 19957.005977/2016-18. El spoofing es una forma de manipulación del precio de los valores en el Mercado de Capitales, que se caracteriza por la inserción de órdenes de compra y venta artificiales, que se cancelan después de milisegundos, pero que modifican el precio de negociación. Sin embargo, la dificultad para caracterizar la conducta y las especificidades de la negociación de alta frecuencia apuntan al riesgo de no obtener una adecuada ejecución por parte de la CVM.Objetivo y Metodología: En este contexto, a partir del método deductivo y revisión bibliográfica, se evalúa la estructura del mercado de capitales brasileño a partir de la difusión de la negociación de alta frecuencia desde la perspectiva de la literatura económica que se ocupa de la Microestructura de Mercado. Por lo tanto, será posible analizar la capacidad de la CVM para disuadir la suplantación de identidad. Se utilizará la literatura de Derecho y Economía para determinar si el patrón de castigo de la CVM en este caso es capaz de generar conductas disuasorias y, en general, ganancias efectivas para el mercado de capitales brasileño.Conclusión: Es necesario desarrollar el tema en Brasil para proporcionar el poder disuasorio necesario. Contexto: O presente artigo analisa a primeira condenação de spoofing no Brasil pela CVM no Processo Administrativo Sancionador nº 19957.005977/2016-18. O spoofing é uma forma de manipulação do preço de valores mobiliários no Mercado de Capitais, caracterizada pela inserção de ordens artificiais de compra e venda, que são canceladas após milésimos de segundos e alteram o preço de negociação. Entretanto, a dificuldade de caracterização da conduta e as especificidades das negociações em alta frequência apontam para o risco de não se obter uma imposição (enforcement) adequada pela CVM.Objetivo e Metodologia: Nesse contexto, a partir do método dedutivo e de revisão bibliográfica, avalia-se a estrutura do mercado de capitais brasileiro a partir da disseminação das negociações de alta frequência sob a perspectiva da literatura econômica que trata da Microestrutura de Mercado. Assim, será possível fazer uma análise inicial da atuação da CVM na dissuasão do spoofing. A literatura de Law and Economics será utilizada para determinar se o padrão de punição pela CVM, no caso, é capaz de gerar a dissuasão da conduta e, de forma geral, ganhos efetivos para o mercado de capitais brasileiro.Conclusão: Observa-se a necessidade de desenvolvimento da matéria no Brasil para proporcionar o devido poder de dissuasão.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Biometrics emerged, in the last decades, as a robust and convenient solution for security systems. However, despite the higher difficulty to circumvent the biometric applications, nowadays, criminals are developing attacks, known as spoofing or presentation attacks, precisely simulating biometric traits of legal users, such as the facial image with high-definition printed photographs. Among the main biometric traits, face is a promising one given its high universality (everyone has a face) and non-intrusive capture. Despite all this, face recognition systems are the ones that most suffer with such frauds given the high availability of facial images of people in the worlwide computer network. In this context, face spoofing detection techniques must be developed and integrated to the traditional face recognition applications in order to preserve their robustness in real scenarios. Deep Learning based methods have presented state-of-the-art performances in many areas, including face spoofing detection. However, the methods proposed in the literature so far present high computational costs, being not feasible in real situations, with significant hardware restrictions. In this context, in this thesis, efficient architectures of deep neural networks for face spoofing detection are proposed. Among the proposed approaches, modifications in the architectures of the Restricted Boltzmann Machines (RBM), generative and efficient models turned into deep discriminative neural networks, as well as modifications in the architecture of the Convolutional Neural Networks (CNN), expanding them in width instead of depth, and a novel training algorithm for CNNs, able to capture local spoofing cues of different parts of the faces, allowed a significant reduction on the amount of parameters and operations required for processing the facial images, as well as a faster convergence of the deep neural networks, allowing them to reach accuracy results, in attack detection, compatible with the state-of-the-art, at lower computational costs. A Biometria despontou nas últimas décadas como uma robusta solução para os sistemas de segurança. Entretanto, apesar da maior dificuldade em burlar os sistemas biométricos, nos dias atuais, criminosos vêm desenvolvendo ataques, conhecidos como spoofing ou ataques de apresentação, simulando com precisão características biométricas de usuários válidos, como a imagem facial por meio de fotografias impressas em alta definição. Dentre as principais características biométricas, a face se apresenta como uma das mais vantajosas dada sua alta universalidade (todas as pessoas a possuem) e sua extração não intrusiva. Todavia, os sistemas de reconhecimento facial são os mais vulneráveis aos ataques de apresentação dada a alta disponibilidade de imagens faciais, hoje, na rede mundial. Neste contexto, técnicas anti-spoofing precisam ser desenvolvidas e integradas aos sistemas de reconhecimento pela face de forma que possam continuar operando em cenários reais. Métodos de Aprendizado de Máquina em Profundidade têm obtido resultados estado-da-arte em muitas áreas, inclusive na detecção de spoofing facial. Entretanto, os algoritmos propostos na literatura para tal fim se valem de redes neurais bastante profundas e complexas, sendo muito custosos, computacionalmente, e inviabilizando suas aplicações em ambientes com maiores restrições de hardware. Neste sentido, nesta tese são propostas novas arquiteturas de Aprendizado em Profundidade para detecção eficiente de spoofing facial. As abordagens propostas, dentre elas, adaptações nas Máquinas de Boltzmann Restritas (Restricted Boltzmann Machines - RBM), modelos neurais generativos enxutos convertidos em redes neurais discriminativas profundas, mudanças na arquitetura das Redes Neurais de Convolução (Convolutional Neural Networks - CNN), expandindo-as em largura ao invés de profundidade, bem como um novo algoritmo de treinamento para CNNs capaz de capturar informações de spoofing locais nas faces, possibilitaram reduzir a quantidade de parâmetros e de operações necessárias no processamento das imagens faciais e agilizar a convergência das redes neurais durante seus treinamentos, propiciando uma detecção de ataques de apresentação com taxas de acurácia compatíveis com o estado-da-arte, porém com menores custos computacionais. CAPES PDSE: 88881.132647/2016-01

O aumento de utilização de drones por parte de civis, tem crescido exponencialmente. Com o aparecimento de diferentes marcas no mercado o seu preço de aquisição tem diminuído e os seus sistemas de controle e programação de voos autónomos têm melhorado significativamente, o que tem implicado a ocorrência de maior número de acidentes e situações de perigo com drones em voos sobre áreas protegidas como aeroportos, eventos públicos e zonas militares. Sendo escassos os sistemas capazes de extinguir as ameaças provocadas por voos indevidos de drones lança uma oportunidade de se avançar no desenvolvimento de produtos e serviços para eliminar essas advertências aos drones, principalmente naqueles que possuem sistema de voo autónomo por sinais de "Global Navigation Satellite Systems" (GNSS). Utilizando plataformas programáveis de "Software Defined Radio" (SDR) e simulando sinais de "Global Positioning System" (GPS), é possível transmitir sinais falsos, desviar, ou até mesmo tomar o controlo sobre drones, cuja rota de voo dependa da informação obtida pelo sistema GPS. Neste sentido pretende-se induzir no drone, erro quanto à sua localização e, assim, desviar o destino final. Como situação particular, o trabalho a apresentar nesta dissertação descreve o conjunto de hardware e software utilizados, bem como os algoritmos eficientes implementados, necessários para executar o "spoofing" de drones de forma inteligente e eficaz. Recorrendo também a testes realizados, em laboratório com diferentes tipos de recetores, que comprovam ser possível, estática e dinamicamente, realizar o "spoofing" de um recetor de GPS e ganhar o controlo, indiretamente, de um drone em voo autónomo. The increased use of drones by civilians has grown exponentially. With the appearance of different brands in the market the acquisition price has decreased and its autonomous flight control systems have improved significantly, which has resulted in a greater number of accidents and dangerous situations with drones flying over protected areas such as airports, public events and military zones. Being scarce systems capable of extinguishing the threats caused by improper drone flights is an opportunity to move forward with the development of products and services to eliminate these threats with drones, especially those with autonomous flight systems by Global Navigation Satellite Systems. Using programmable Software Defined Radio platforms and simulating Global Positioning System signals, it is possible to transmit false signals, divert, or even take control of drones whose flight path depends on the information obtained by the GPS system. In this sense it is intended to induce in the drone an error of its location and, thus, to divert its final destination. As a particular situation, the work presented in this dissertation describes the set of hardware and software used, as well as the efficient algorithms implemented, necessary to execute the spoofing of drones in an intelligent and effective way. Using tests carried out in the laboratory with different types of receivers, proving that it is possible to statically and dynamically perform the spoofing of a GPS receiver and indirectly gain control of a drone in autonomous flight.

A recente proliferação de veículos aéreos não tripulados (UAV) em aplicações civis levantam sérias preocupações técnicas e sociais, bem como desafios que precisam de ser abordados, tanto em termos de privacidade como segurança pública. Torna-se por isso crucial desenvolver soluções eficazes para a deteção, localização e neutralização de UAVs não autorizados. Neste trabalho pretendia-se estudar e implementar técnicas eficazes para a restrição do voo de uma ampla variedade de UAVs não-autorizados de forma a que posteriormente essas funções possam ser integradas num sistema sem fios escalável para deteção rápida, localização e neutralização de UAVs. Uma das técnicas que pode ser utilizada e que foi o foco deste trabalho é o Spoofing de sinais GPS, uma vez que os sistemas de navegação dos UAVs necessitam constantemente da sua utilização para se localizarem e operarem em modo autónomo. Para se implementar esta técnica recorreu-se a plataformas de SDR – Software Defined Radio, que são altamente versáteis e de baixo custo, permitindo a geração de sinais GPS através de software. Deste modo é possível induzir trajetórias alternativas ao percurso inicial do UAV, prevenindo a sua entrada se o mesmo não for autorizado. Através dos testes efetuados com o sistema de defesa anti-UAV desenvolvido, foi possível observar que os recetores GPS comuns não têm forma de verificar a informação recebida quando é transmitido o GPS contrafeito, estando por isso vulneráveis a ataques de spoofing. The recent proliferation of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) in civilian applications raises serious technical and societal concerns as well as challenges that need to be addressed, in terms of privacy and public safety. Therefore, it becomes crucial to develop effective solutions for the detection, localization and neutralization of unauthorized UAVs. The main objective of this work was to study and implement effective techniques for restraining unauthorized UAV operations and integrate those functions into a scalable wireless system capable of fast detection, localization and neutralization of a wide scope of UAVs. One of the techniques that can be used and which was the main focus of this work is GPS spoofing, since the navigation systems of UAVs constantly need their use to locate and operate in autonomous mode. To implement these techniques, it was intended to use SDR - Software Defined Radio platforms, which are highly versatile and low cost, allowing the generation of GPS signals through software. In this way it is possible to induce alternative routes to the initial course of the UAV, preventing its entrance, if it is not authorized. Through several experimental tests with the developed anti-UAV defense system, it was possible to observe that common GPS receivers have no way of verifying the information received when the GPS counterfeit signal is broadcast, which makes them vulnerable to spoofing attacks.

Orientador: Leandro Tiago Manera Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: O uso de drones vem crescendo em diversas finalidades, desde aplicações civis até militares. Ao mesmo tempo, a quantidade de dispositivos disponíveis no mercado também aumenta a cada dia. É fato que existem diversos benefícios no uso de drones, principalmente pelo tamanho reduzido e velocidade de mobilização, tornando possível seu uso em aplicações médicas, salva-vidas e serviços de entregas, aproveitando os prós dessa tecnologia. Entretanto, as aeronaves não tripuladas também podem ser utilizadas para promover situações prejudiciais à sociedade, como entrega de produtos nocivos em presídios e até ataques terroristas. O objeto de estudo desse trabalho implica no desenvolvimento de uma plataforma (hardware e software) de intervenção de voo em VANTs (veículos aéreos não-tripulados), pensando em situações onde seria pertinente restringir o uso dessa tecnologia. Tal técnica é chamada spoofing, termo muito conhecido no âmbito de sinais de GPS e comunicações digitais e que é aplicada neste trabalho a drones, especialmente os mais comuns no mercado brasileiro. O dispositivo desenvolvido se mostrou capaz de tomar o controle de drones guiados por radiofrequência através de modulação GFSK multiportadoras, apresentando um desempenho cerca de cinco vezes superior ao controle original. Com esse resultado, apresentaremos também características gerais da técnica de spoofing em relação a outros métodos que poderiam ser utilizados para a mesma finalidade e melhorias para o sistema desenvolvido, que cumpre o propósito de tomar o controle das aeronaves no alcance do dispositivo Abstract: Nowadays a rapid growth in drone related utilities, ranging from simple flight to military recognition missions, have been noticed. However, some users are taking advantage of this new technology to break the law and smuggle items and drugs into prisons: Criminals used Drones to smuggle drugs and contraband into prisons. They also may cause accidents in airports and other heavy flight traffic zones, so it is clear that it is interesting to take control of drones in some specific situations. This work intendeds to describe a system (hardware and software) to restrict the flight of drones in specific areas. This system uses a technique called spoofing, using a device to emulate controllers signal in order to take control of law-breaking drones. In addition, this design must follow technical requirements such as power and speed to overcome primary controllers signal. Therefore, we have shown that a system composed by a Beaglebone Black and a GFSK RF transceiver can be used to take control of radio controlled drones by emulating controllers¿ signals. The developed system presented interesting features and results to control drones in the device¿s usage range Mestrado Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica Mestre em Engenharia Elétrica CNPQ