AO DE MESTRADO OBTIDA POR Alex Luiz de Sousa UM SISTEMA DE APOIO ` A TOMADA DE DECIS ˜ AO PARA O MONITORAMENTO REMOTO DE CENTRAIS DE ALARMES PATRIMONIAIS

  

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA - UDESC

CENTRO DE CIˆ ENCIAS TECNOL ´ OGICAS - CCT

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA EL´ ETRICA - DEE

  PROGRAMA DE P ´ OS-GRADUA ¸ C ˜ AO EM ENGENHARIA EL´ ETRICA - PPGEL

  Forma¸ c˜ ao: Mestrado em Engenharia El´ etrica

DISSERTA ¸ C ˜ AO DE MESTRADO OBTIDA POR

Alex Luiz de Sousa

  

UM SISTEMA DE APOIO ` A TOMADA DE DECIS ˜ AO PARA

O MONITORAMENTO REMOTO DE CENTRAIS DE

ALARMES PATRIMONIAIS

  

Joinville

  

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA - UDESC

CENTRO DE CIˆ ENCIAS TECNOL ´ OGICAS - CCT

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA EL´ ETRICA - DEE

  PROGRAMA DE P ´ OS-GRADUA ¸ C ˜ AO EM ENGENHARIA EL´ ETRICA - PPGEL

  Forma¸ c˜ ao: Mestrado em Engenharia El´ etrica

DISSERTA ¸ C ˜ AO DE MESTRADO OBTIDA POR

Alex Luiz de Sousa

  

UM SISTEMA DE APOIO ` A TOMADA DE DECIS ˜ AO PARA

O MONITORAMENTO REMOTO DE CENTRAIS DE

ALARMES PATRIMONIAIS

  Apresentada em 31/08/2009 perante a Banca Examinadora: Dr. Andr´e Bittencourt Leal - CCT/UDESC (Presidente) Dr. Claudio Cesar de S´ a - CCT/UDESC (Co-orientador) Dr. Luis Carlos Erpen de Bona - INF/UFPR Dr. Ademir Nied - CCT/UDESC Dr. Maur´ıcio Aronne Pillon - CCT/UDESC M. Eng. Ricardo Ferreira Martins - CCT/UDESC

  

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA - UDESC

CENTRO DE CIˆ ENCIAS TECNOL ´ OGICAS - CCT

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA EL´ ETRICA - DEE

  PROGRAMA DE P ´ OS-GRADUA ¸ C ˜ AO EM ENGENHARIA EL´ ETRICA - PPGEL

  

DISSERTA ¸ C ˜ AO DE MESTRADO

Mestrando: ALEX LUIZ DE SOUSA

Orientador: Prof. Dr. ANDR´ E BITTENCOURT LEAL

Co-orientador: Prof. Dr. CLAUDIO CESAR DE S ´ A

  

CCT/UDESC - JOINVILLE

UM SISTEMA DE APOIO ` A TOMADA DE DECIS ˜ AO PARA

O MONITORAMENTO REMOTO DE CENTRAIS DE

ALARMES PATRIMONIAIS

  Disserta¸c˜ao apresentada para a obten¸c˜ao do t´ıtulo de Mestre em Engenharia El´etrica da Uni- versidade do Estado de Santa Catarina, Centro de Ciˆencias Tecnol´ogicas - CCT, orientada pelo Prof. Dr. Andr´e Bittencourt Leal

Joinville

  

2009 UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIˆ ENCIAS TECNOL ´ OGICAS - CCT

  DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA EL´ ETRICA - DEE

“Um Sistema de Apoio ` a Tomada de Decis˜ ao para o

Monitoramento Remoto de Centrais de Alarmes

  

Patrimoniais”

por

Alex Luiz de Sousa

  

Esta disserta¸c˜ ao foi julgada adequada para a obten¸c˜ao do t´ıtulo de

MESTRE EM ENGENHARIA EL´ ETRICA

na ´area de concentra¸c˜ ao “Automa¸ c˜ ao de Sistemas ”, e aprovada em sua forma final pelo

  

Curso de Mestrado em Engenharia El´ etrica

do Centro de Ciˆ encias Tecnol´ ogicas da

Universidade do Estado de Santa Catarina

  Banca Examinadora:

—————————————————— ——————————————————

Dr. Andr´e Bittencourt Leal (Presidente) Dr. Luis Carlos Erpen de Bona (UFPR)

—————————————————— ——————————————————

Dr. Claudio Cesar de S´ a (Co-orientador) Dr. Ademir Nied (UDESC)

—————————————————— ——————————————————

M. Eng. Ricardo Ferreira Martins (UDESC) Dr. Maur´ıcio Aronne Pillon (UDESC)

  

FICHA CATALOGR ´ A FICA

NOME: SOUSA, Alex Luiz de DATA DEFESA: 31/08/2009 LOCAL: Joinville, CCT/UDESC N´IVEL: Mestrado N´ umero de Ordem:17 - CCT/UDESC FORMA ¸ C ˜ AO: Engenharia El´etrica ´ AREA DE CONCENTRA ¸ C ˜ AO: Automa¸c˜ao de Sistemas T´ITULO: Um Sistema de Apoio `a Tomada de Decis˜ao para o

  Monitoramento Remoto de Centrais de Alarmes Patrimoniais

PALAVRAS - CHAVE: Autˆomatos Finitos, Inteligˆencia Artificial,

Monitoramento Remoto, Seguran¸ca Patrimonial N ´ UMERO DE P´ AGINAS: xii, 128p CENTRO/UNIVERSIDADE: CCT/UDESC PROGRAMA: P´ os-gradua¸c˜ ao em Engenharia El´ etrica CADASTRO CAPES: 41002016012P0 ORIENTADOR: Dr. Andr´e Bittencourt Leal PRESIDENTE DA BANCA: Dr. Andr´e Bittencourt Leal MEMBROS DA BANCA: Dr. Claudio Cesar de S´a,

  Dr. Luis Carlos Erpen de Bona, Dr. Maur´ıcio Aronne Pillon, Dr. Ademir Nied, M. Eng. Ricardo Ferreira Martins

  ` A minha esposa Patr´ıcia e ao nosso futuro. Agradecimentos

  ` A minha esposa Patr´ıcia que, pelo carinho, paciˆencia e compreens˜ao, muito me ajudou a conquistar mais esta etapa de minha vida.

  ` A minha fam´ılia, pelo apoio e incentivo em todos os momentos. Aos professores Ricardo Ferreira Martins, Andr´e Bittencourt Leal e Claudio Cesar de S´a, pelas orienta¸c˜oes e pelos direcionamentos.

  Aos alunos Lucas Pauli Sim˜oes e Monique Madeira Pereira, pela parceria e disposi¸c˜ao.

  ` As empresas ViawebSystem e Innovanet, pela colabora¸c˜ao ao trabalho com a doa¸c˜ao de equipamentos.

  ` A UDESC, pelas oportunidades durante toda a minha forma¸c˜ao acadˆemica. A todas as pessoas que de alguma forma me incentivaram ou contribu´ıram para a realiza¸c˜ao deste trabalho.

  A Deus, que me deu for¸cas pra chegar at´e aqui.

  

Resumo

  Este trabalho apresenta um prot´otipo de Sistema de Monitoramento de Centrais de Alarmes Patrimoniais (SMCAPs) com recursos de apoio `a tomada de decis˜ao. Um for- malismo baseado em Autˆomatos Finitos Determin´ısticos (AFDs) foi definido, a fim de modelar o comportamento de Sistemas Eletrˆonicos de Seguran¸ca (SESs) para constituir a base do SMCAP. As plantas gen´ericas, que s˜ao os autˆomatos que representam o com- portamento dos SESs, incluem uma palavra de sa´ıda associada `as transi¸c˜oes que ´e gerada sempre a cada nova evolu¸c˜ao da planta de um dado SES monitorado. As sa´ıdas, que constituem informa¸c˜oes sobre as ocorrˆencias de alarme, s˜ao combinadas com informa¸c˜oes sobre a topologia f´ısica do local monitorado, de modo que esta combina¸c˜ao ir´a compor um novo caso para fins de classifica¸c˜ao. O sistema tamb´em utiliza indu¸c˜ao de ´ Arvores de Decis˜ao e Racioc´ınio Baseado em Casos (RBC) como t´ecnicas de Inteligˆencia Artificial para o apoio `a tomada de decis˜ao. Um novo caso ´e processado primeiramente por uma ´arvore de decis˜ao, gerada com base em um padr˜ao de treinamento dinˆamico, definido de acordo com a vis˜ao de um especialista de seguran¸ca patrimonial, a fim de indicar uma determinada classe para o novo caso. A classe corresponde a um ´ındice de uma decis˜ao que deve ser apresentada para o usu´ario, assim como a sua respectiva estrat´egia de a¸c˜ao.

  Se um caso n˜ao pˆode ser classificado, devido a falta de regras n˜ao previstas pelo espe- cialista no padr˜ao de treinamento, a t´ecnica de RBC dever´a buscar o caso mais similar armazenado na base de dados para adaptar como solu¸c˜ao para o problema. Por fim, uma nova regra ´e inserida no padr˜ao de treinamento para contribuir com o refinamento de uma nova ´arvore de decis˜ao gerada pelo sistema. A modelagem do sistema ´e baseada nos conhecimentos gerais adquiridos sobre o contexto e nos conhecimentos espec´ıficos de um especialista da ´area de seguran¸ca patrimonial.

  Palavras-chave: Sistemas Eletrˆonicos de Seguran¸ca, Autˆomatos Finitos Determin´ıs- ticos, Apoio `a Tomada de Decis˜ao, ´ Arvores de Decis˜ao, Racioc´ınio Baseado em Casos.

  

Abstract

  This paper presents a prototype System of Central Alarm Monitoring Patrimonial (SMCAPs) with resources to support decision making. A formalism based on Deterministic Finite Automata (DFAs) was defined to model the behavior of Electronic Security Systems (SESs) to compose the basis of SMCAP. The generic plants, which are the automata representing the behavior of SESs, include an output word associated with the transitions that are always generated for each new development of the plant of a given monitored SES. The outputs, which provide information on the alarm occurrences, are combined with information on the physical topology of the monitored place in order to compose a new case for purposes of classification. The system uses the induction of Decision Trees and Case-Based Reasoning (CBR) as techniques of artificial intelligence to support decision- making system. A new case is processed first by a decision tree generated based on a pattern of dynamic training defined by a security specialist, to indicate a particular class for the new case. The class is an index of a decision to be presented to the user as well as its strategy of action. If a case could not be classified, due to lack of rules not provided by the specialist in training pattern, the technique of CBR should seek the most similar case stored in the database to compose a solution to the problem. Finally, a new rule is inserted in the standard training for contribute to the refinement of a new decision-tree generated by the system. The modeling system is based on knowledge acquired on the context and on the expertise of a specialist from the private security area.

  Keywords : Electronic Security Systems, Deterministic Finite Automata, Support for Decision-Making, Decision Trees, Case-Based Reasoning.

  

Sum´ ario

  8 2.1 Classifica¸c˜ao e Caracteriza¸c˜ao do Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  2.3.2 Centrais de Alarmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

  2.3.1 Sensores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

  2.3 Sistemas Eletrˆonicos de Seguran¸ca - SESs . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

  2.2.2 Vigilˆancia Patrimonial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

  2.2.1 Seguran¸ca Privada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

  2.2 Hist´orico da Seguran¸ca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

  8

  2 Monitoramento de Alarmes Patrimoniais

  Lista de Figuras viii

  7

  6 1.5 Organiza¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  5 1.4 Contribui¸c˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  5 1.3 Objetivos Espec´ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  1 1.2 Objetivo Geral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  1 Introdu¸c˜ ao 1 1.1 Motiva¸c˜ao e Contextualiza¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

  Lista de Tabelas x

  2.3.3 Comunica¸c˜ao dos SESs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

  2.3.4 Protocolo Contact ID . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

  3.2.3 Processo de Classifica¸c˜ao dos Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

  4.1.2 Estrutura das Plantas Gen´ericas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

  4.1.1 Gerenciamento da Comunica¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

  4.1 Desenvolvimento da Base do SMCAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

  71

  4 Desenvolvimento do Prot´ otipo

  3.4 Conclus˜oes do Cap´ıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

  3.3 Composi¸c˜ao do Sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

  3.2.5 Transforma¸c˜ao dos Dados em Casos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

  3.2.4 Constru¸c˜ao do Padr˜ao de Treinamento . . . . . . . . . . . . . . . . 63

  3.2.2 Abstra¸c˜ao Comportamental e Complementar . . . . . . . . . . . . . 59

  2.4 Conclus˜oes do Cap´ıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

  3.2.1 T´ecnicas de Inteligˆencia Artificial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

  3.2 Modelagem do Apoio `a Tomada de Decis˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

  3.1.5 Modelagem de uma Planta Gen´erica . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

  3.1.4 Representa¸c˜ao de uma Central de Alarmes . . . . . . . . . . . . . . 44

  3.1.3 Campos de uma Mensagem em Contact ID . . . . . . . . . . . . . . 43

  3.1.2 Representa¸c˜ao de um Sensor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

  3.1.1 Autˆomatos Finitos Determin´ısticos - AFDs . . . . . . . . . . . . . . 39

  3.1 Modelagem Comportamental do SMCAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

  38

  3 Projeto de um SMCAP

  4.1.3 Coleta de Informa¸c˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

  4.2 Desenvolvimento da Ferramenta de Decis˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

  4.2.1 Implementa¸c˜ao do Algor´ıtimo de Indu¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . 78

  4.2.2 O Compilador de ´ Arvores de Decis˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

  4.2.3 Funcionamento do Classificador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

  4.2.4 Descri¸c˜ao dos Casos e Estrat´egias de A¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . 82

  4.2.5 Implementa¸c˜ao do RBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

  4.3 Interfaces do SMCAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

  4.4 Conclus˜oes do Cap´ıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

  5 Valida¸c˜ ao e Testes

  92

  5.1 Recursos Utilizados nos Experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

  5.2 Testes com o Classificador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

  5.3 Testes de Generaliza¸c˜ao de Regras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

  5.4 Testes com o RBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

  5.5 Teste da Planta Gen´erica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

  5.6 Teste de Escalabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

  5.7 Considera¸c˜oes Sobre a Usabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

  5.8 Conclus˜oes do Cap´ıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

  6 Conclus˜ oes 116

  6.1 Trabalhos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Referˆ encias Bibliogr´ aficas

  122 Lista de Figuras

  2.1 Fun¸c˜oes b´asicas de um SES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

  2.2 Vista superior da ´area de cobertura de um sensor IVP. . . . . . . . . . . . 20

  2.3 Vista lateral da ´area de cobertura de um sensor IVP. . . . . . . . . . . . . 21

  2.4 Sensor magn´etico de embutir. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

  2.5 Condi¸c˜ao normal de um detector de fuma¸ca fotoel´etrico. . . . . . . . . . . 24

  2.6 Condi¸c˜ao de alerta de um detector de fuma¸ca fotoel´etrico. . . . . . . . . . 24

  2.7 Funcionamento de um sensor IVA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

  2.8 Conex˜oes t´ıpicas de uma central de alarmes. . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

  2.9 Processo de comunica¸c˜ao de um SES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

  2.10 Composi¸c˜ao do Handshake. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

  2.11 Kissoff tone. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

  2.12 Message blocks. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

  2.13 Tempo de valida¸c˜ao da mensagem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

  3.1 Representa¸c˜ao gr´afica de um autˆomato. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

  3.2 Distribui¸c˜ao de zonas por ´areas em uma topologia f´ısica. . . . . . . . . . . 45

  3.3 Modelo de uma planta gen´erica G . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

  3

  3.4 Exemplo de uma rede neural. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

  3.5 Exemplo de uma ´arvore de decis˜ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

  3.6 Ciclo de vida da solu¸c˜ao de um caso com RBC. . . . . . . . . . . . . . . . 58

  3.7 Cen´ario com ´areas cont´ıguas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

  3.8 Um cen´ario com os respectivos tipos de ´areas. . . . . . . . . . . . . . . . . 62

  3.9 Determina¸c˜ao da importˆancia dos descritores. . . . . . . . . . . . . . . . . 67

  3.10 Vis˜ao geral da composi¸c˜ao do sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

  4.1 Processo de classifica¸c˜ao com indu¸c˜ao de ´arvores de decis˜ao. . . . . . . . . 78

  4.2 Pr´e-processamento de informa¸c˜oes para o classificador. . . . . . . . . . . . 82

  4.3 Constitui¸c˜ao da base de casos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 ´

  4.4 Area de trabalho do SMCAP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

  4.5 Visualiza¸c˜ao gr´afica de uma planta no sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . 88

  4.6 Interface do algoritmo de indu¸c˜ao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

  5.1 T´ıpico cen´ario de aplica¸c˜ao de um SES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

  5.2 Central de alarmes virtual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

  5.3 Primeiro cen´ario de testes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

  5.4 Segundo cen´ario de testes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

  5.5 Terceiro cen´ario de testes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

  5.6 Cadastro de clientes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

  5.7 Cadastro de equipamentos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

  5.8 Cadastro de patrimˆonios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

  Lista de Tabelas

  2.1 Protocolos de comunica¸c˜ao para os SESs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

  2.2 Pares de tons DTMF e respectivos valores utilizados pelo Contact ID . . . 32

  3.1 Conjunto de estado de uma planta G . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

  

3

  3.2 Rela¸c˜ao de proximidade entre ´areas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

  3.3 Padr˜ao de treinamento utilizado no classificador. . . . . . . . . . . . . . . . 64

  3.4 Pesos dos descritores para o c´alculo de similaridade global. . . . . . . . . . 66

  4.1 Exemplo de c´alculo de similaridade entre os casos X e Y. . . . . . . . . . . 86

  5.1 Equipamentos utilizados nos testes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

  5.2 Caracter´ısticas do projeto de seguran¸ca para o primeiro cen´ario de testes. . 96

  5.3 Rela¸c˜ao de contiguidade entre as ´areas do primeiro cen´ario. . . . . . . . . . 97

  5.4 Regras iniciais para o padr˜ao de treinamento. . . . . . . . . . . . . . . . . 97

  5.5 Regras diretas adicionadas ao padr˜ao de treinamento. . . . . . . . . . . . . 99

  5.6 Caracter´ısticas do projeto de seguran¸ca para o segundo cen´ario. . . . . . . 100

  5.7 Nova regra espec´ıfica para compor o padr˜ao de treinamento. . . . . . . . . 101

  5.8 Caracter´ısticas do projeto de seguran¸ca para o terceiro cen´ario de testes. . 104

  5.9 Rela¸c˜ao de contiguidade entre as ´areas do terceiro cen´ario. . . . . . . . . . 104

  5.10 Novas regras para o padr˜ao de treinamento. . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

  5.11 Padr˜ao de treinamento atual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

  5.12 Nova regra inclu´ıda no padr˜ao de treinamento. . . . . . . . . . . . . . . . . 108

  5.13 Resultados de alguns testes realizados com o RBC. . . . . . . . . . . . . . 109

  5.14 Resultados do teste de escalabilidade. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

  

Lista de Abreviaturas

  Termo Significado

  3G 3rd Generation ABNT Associa¸c˜ao Brasileira de Normas T´ecnicas ADSL Asymmetric Digital Subscriber Line AES Advanced Encryption Standard AFD Autˆomato Finito Determin´ıstico BD Banco de Dados CPU Central Processing Unit DLL Dynamic-Link Library DSP Digital Signal Processing DTMF Dual Tone MultiFrequential GPS General Packet Radio Service HFC Hibrid-Fiber Coaxial

  IA Inteligˆencia Artificial

  ID3 Iterative Dichotomiser 3

  IDE Integrated Development Environment

  IDS Intrusion Detection System

  IP Internet Protocol

  IVA Infra-Vermelho Ativo

  IVL Infra-Vermelho Longo

  IVP Infra-Vermelho Passivo LCD Liquid Crystal Display MLP MultiLayer Perceptron N.C. Normally-Close PNG Portable Network Graphics RBC Racioc´ınio Baseado em Casos RNA Rede Neural Artificial SED Sistema a Eventos Discretos SES Sistema Eletrˆonico de Seguran¸ca SGBD Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados SIA Security Industry Association SMCAP Sistema de Monitoramento de Centrais de Alarme Patrimoniais SMS Short Message Service SSP Secretaria de Seguran¸ca P´ ublica TCP Transmission Control Protocol TDF Tomada de Decis˜ao Final WEKA Waikato Environment for Knowledge Analysis

1 Introdu¸ c˜ ao

  Este cap´ıtulo discute a problem´atica das empresas de vigilˆancia patrimonial, um ramo da Seguran¸ca Privada que recentemente vem fazendo uso da Internet para a comunica¸c˜ao de sistemas remotos. Esta problem´atica est´a relacionada com a falta de ferramentas nos sistemas de monitoramento atuais, para auxiliar o usu´ario nos processos de tomada de decis˜ao. As pr´oximas se¸c˜oes apresentam a motiva¸c˜ao e contextualiza¸c˜ao, juntamente com o objetivo geral e os objetivos espec´ıficos deste trabalho.

1.1 Motiva¸c˜ ao e Contextualiza¸c˜ ao

  O crescimento e populariza¸c˜ao da Internet proporcionaram um novo meio de comu- nica¸c˜ao para o desenvolvimento de diversos tipos de sistemas remotos, ou seja, sistemas que podem executar tarefas a longas distˆancias (p. ex.: aquisi¸c˜ao de informa¸c˜oes, ou atua¸c˜ao/controle). Estes sistemas s˜ao amplamente utilizados nas ´areas da engenharia (TOOSI et al., 2006), (NELSON; FITZGERALD, 1997), (CRUZ et al., 2004), (WATA- NABE, 2008) e em outras ´areas do conhecimento (NEILD et al., 2004), (BALOGH et al., 2007). Atualmente, existem v´arias tecnologias que se prop˜oem a fornecer conectividade para o acesso `a Internet de alta velocidade. Al´em disso, dependendo das particularidades 1 regionais, s˜ao encontrados meios de transmiss˜ao e acesso a dados tais como: ADSL , r´a- 2 3 dio, HFC , sat´elite e 3G . Essa facilidade, de transmitir e receber informa¸c˜oes entre locais 1 Asymmetric Digital Subscriber Line

  (ADSL) ´e uma tecnologia que permite r´apida transmiss˜ao de dados atrav´es de linhas telefˆonicas. 2 Hybrid Fiber-Coaxial (HFC) ´e uma tecnologia de transmiss˜ao de dados que combina fibra ´optica com cabo coaxial (p. ex.: infraestrutura cabeada das TVs por assinatura). 3 3rd Generation

  (3G) ´e a terceira gera¸c˜ao de padr˜oes e tecnologias de rede de telefonia m´ovel. geograficamente distantes, possibilitou o emprego de sistemas remotos por interm´edio da Internet, sem a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura de comunica¸c˜ao. Segundo Ranieri (2007), a mesma tecnologia utilizada na Internet pode ser usada para mo- nitorar m´ ultiplos locais que tˆem sua pr´opria rede de dados, e a comunica¸c˜ao pode fornecer um alto n´ıvel de supervis˜ao em tempo integral. Mas segundo Watanabe (2008), a utili- za¸c˜ao do meio de comunica¸c˜ao depende muito da aplica¸c˜ao, pois cada sistema apresenta necessidades diferentes como velocidade, mobilidade ou volume de informa¸c˜oes transmi- tidas. No entanto, tecnologias de banda larga mais comuns, como ´e o caso da ADSL, r´adio ou HFC, vˆem demonstrando bons desempenhos associados `a velocidade e volume de informa¸c˜oes, al´em de possu´ırem pre¸cos mais acess´ıveis para grande parte da sociedade.

  Um setor que recentemente vem fazendo uso da Internet para a comunica¸c˜ao de sis- temas remotos ´e o da seguran¸ca privada, que abrange o ramo das empresas de vigilˆancia patrimonial. A vigilˆancia patrimonial ´e uma atividade que trata de medidas de prote¸c˜ao para a seguran¸ca do patrimˆonio de corpora¸c˜oes e indiv´ıduos e a vida das pessoas. Estas medidas incluem, de forma geral, a instala¸c˜ao de dispositivos eletrˆonicos (sensores, de- tectores), equipamentos de seguran¸ca (centrais de alarmes, cˆameras, barreiras) e recursos humanos para a prote¸c˜ao dos interesses de seus segurados (SOUSA et al., 2009a). Con- tudo, o monitoramento remoto de Sistemas Eletrˆonicos de Seguran¸ca (SESs) representa a principal atividade das empresas do ramo (SOUSA et al., 2009a). Tendo em vista que o contratante de servi¸cos de seguran¸ca privada geralmente tamb´em tem condi¸c˜oes de pagar ou j´a possui algum tipo de acesso `a Internet de alta velocidade, o monitoramento via Internet vem conquistando cada vez mais espa¸co. O monitoramento remoto de SESs ´e um servi¸co que est´a em constante expans˜ao, principalmente em solu¸c˜oes tecnol´ogicas, mas que apresenta uma problem´atica na determina¸c˜ao de a¸c˜oes estrat´egicas para a tomada de decis˜ao (SOUSA et al., 2009a). Esta problem´atica est´a relacionada com inconsistˆencias e falta de recursos nos Sistemas de Monitoramento de Centrais de Alarmes Patrimoniais (SMCAPs) que, juntamente com falhas devido ao fator humano, acabam por influenciar nos processos de tomada de decis˜ao.

  Segundo Couto (1995), a falha humana ´e uma grande preocupa¸c˜ao em qualquer ´area de trabalho. Nos sistemas de monitoramento, erros de percep¸c˜ao, erros de decis˜ao e erros de a¸c˜ao podem ser resultados de falha humana. Estes erros s˜ao causados principalmente por tentativas de solu¸c˜oes ou decis˜oes equivocadas, negligˆencia ou incompetˆencia, erros pelo desvio de uma norma existente, ou pelo excesso de est´ımulos interpretados por uma mesma pessoa. Para o contexto da vigilˆancia patrimonial, um exemplo de excesso de est´ımulos ´e a exibi¸c˜ao simultˆanea de v´arias mensagens de alarme num sistema de mo- nitoramento remoto. Em pesquisa realizada junto `as empresas do ramo, na cidade de Joinville/SC, constatou-se que a falta de bons SMCAPs ´e uma das maiores carˆencias do 4 setor . Entretanto, como ´e facultado `as empresas do ramo a cria¸c˜ao do seu pr´oprio plane- jamento de seguran¸ca (BRASIL, 1994), existe uma dificuldade em consolidar um estudo sistem´atico sobre a forma com que as empresas prestadoras de servi¸cos de vigilˆancia patri- monial atuam. Al´em disso, o acesso a algumas informa¸c˜oes exp˜oe vulnerabilidades sobre os servi¸cos que s˜ao prestados. Por exemplo, revelar procedimentos de seguran¸ca (tempo de atendimento, a¸c˜oes tomadas pelos profissionais de seguran¸ca), revelar o comportamento dos clientes (hor´arios em que o alarme fica ativado/desativado). Assim, geralmente algu- mas empresas desenvolvem solu¸c˜oes isoladas, baseadas em seu pr´oprio planejamento de seguran¸ca, sem refletir as reais necessidades do setor como um todo. Desta forma, s˜ao concebidas solu¸c˜oes paliativas que, por falta de um projeto consistente de sistema, n˜ao disponibilizam informa¸c˜oes precisas e pontuais para auxiliar no processo de tomada de decis˜ao.

  Para as empresas de vigilˆancia patrimonial, os preju´ızos mais comuns causados por erros de tomada de decis˜ao normalmente s˜ao despesas e perda de clientes. S˜ao exemplos de despesas, o envio de supervis˜ao motorizada para verifica¸c˜ao de falsos alarmes, liga¸c˜oes telefˆonicas para contatar os ocupantes do local, ou compensa¸c˜oes financeiras por negli- gˆencia ao atendimento de uma determinada ocorrˆencia, incluindo preju´ızos decorrentes de indeniza¸c˜oes ao cliente por processos judiciais (uma a¸c˜ao judicial pode prejudicar a 4 Dados de pesquisa de campo: FT Seguran¸ca e Servi¸cos, Tele Alarme Seguran¸ca Eletrˆonica; Testes

em software de monitoramento (WINSAMM, 2009), (IRIS, 2009), (MAXIMUS, 2009), (MONI, 2009). imagem da empresa junto aos clientes). Al´em disso, inclusive situa¸c˜oes envolvendo risco de vida tamb´em s˜ao poss´ıveis de acontecer, o que para os clientes isso causa desconforto, inseguran¸ca, e uma vis˜ao de despreparo por parte da empresa prestadora de servi¸cos (SOUSA et al., 2009a).

  Um problema verificado nos sistemas testados ´e que eles apenas exibem as mensagens recebidas sobre ocorrˆencias de alarme, onde ´e necess´ario ter um profissional experiente e habituado com o sistema para poder interpret´a-las (WINSAMM, 2009), (IRIS, 2009), (MAXIMUS, 2009), (MONI, 2009). A tomada de decis˜ao, que neste contexto ´e uma a¸c˜ao (ou estrat´egia) a ser seguida quando ocorrˆencias de alarme s˜ao detectadas nos locais mo- nitorados, tamb´em fica a cargo do profissional que opera o sistema. Ela ´e geralmente baseada em dados hist´oricos e experiˆencias individuais vividas pelo profissional (especia- lista) que, normalmente, toma decis˜oes sem nenhum apoio do sistema. Entretanto, nem sempre a estrat´egia seguida ´e a mais adequada, pois a quantidade de associa¸c˜oes l´ogicas (p. ex.: o cen´ario monitorado, o projeto de seguran¸ca, hist´orico de ocorrˆencias, sequˆen- cia de mensagens, equipamentos instalados) pode ser muito complexa para o racioc´ınio humano refletir sobre uma decis˜ao r´apida e coerente. Al´em disso, em contrapartida com um sistema que apresente insuficiˆencia de informa¸c˜oes, informa¸c˜oes errˆoneas, ou atrasos e falhas na recep¸c˜ao de mensagens, os erros que comprometem a tomada de decis˜ao se tornam muito mais prop´ıcios de acontecer.

  O problema descrito constitui uma tarefa complexa de ser resolvida apenas com a l´ogica cl´assica como base te´orica, que ´e limitada `a forma bin´aria de se raciocinar (p. ex.: verdadeiro ou falso, 0 ou 1). Segundo Martins et al. (2007), v´arias situa¸c˜oes podem ser bem descritas com a l´ogica cl´assica, no entanto, a maioria das situa¸c˜oes para uma melhor representa¸c˜ao devem incorporar outros estados. Apesar de existir um consider´avel n´ umero de associa¸c˜oes l´ogicas, tipicamente combinat´orias, que podem ser solucionadas utilizando a l´ogica cl´assica, existem situa¸c˜oes como indefini¸c˜oes, ambiguidades e inconsistˆencias que n˜ao podem ser bem resolvidas no problema. Por exemplo, a necessidade de levar em considera¸c˜ao a opini˜ao de um especialista.

  Logo, o desenvolvimento de uma solu¸c˜ao computacional voltada para o contexto (dis- ponibilizar informa¸c˜oes precisas e pontuais, e auxiliar na tomada de decis˜ao) necessita de uma significativa quantidade de conhecimento espec´ıfico do dom´ınio e sobre como resolvˆe- lo. Ou seja, a concep¸c˜ao de uma solu¸c˜ao adequada exige t´ecnicas computacionais mais coordenadas, e n˜ao deve se basear unicamente em conhecimentos gerais sobre o dom´ınio do problema, mas tamb´em em conhecimento espec´ıfico baseado na figura de um especia- lista humano. Contudo, um SMCAP com recursos de apoio `a tomada de decis˜ao deve auxiliar o usu´ario com informa¸c˜oes para que se possam produzir decis˜oes confi´aveis. E o monitoramento remoto de SESs, que tamb´em ´e uma necessidade evidente, caracteriza-se como premissa b´asica e fonte de informa¸c˜ao para o SMCAP. Consequentemente, tomadas de decis˜ao bem sucedidas representam maior seguran¸ca para o contratante dos servi¸cos (cliente), redu¸c˜ao de despesas e solu¸c˜ao de outros problemas no contexto da vigilˆacia patrimonial.

  1.2 Objetivo Geral

  Como os SMCAPs tˆem influˆencia direta na tomada de decis˜ao (servem de orienta¸c˜ao para o usu´ario) e a disponibilidade de informa¸c˜oes precisas e pontuais s˜ao indispens´aveis para este processo, o objetivo geral deste trabalho foi focado em estudar o dom´ınio de conhecimento que envolve os problemas enfrentados nas atividades de vigilˆancia patri- monial, para desenvolver um sistema de monitoramento remoto de centrais de alarmes patrimoniais, agregando uma ferramenta de apoio `a tomada de decis˜ao, para auxiliar o operador do sistema diante de poss´ıveis ocorrˆencias de alarme nos ambientes monitorados (p. ex.: residˆencias, empresas, com´ercio).

  1.3 Objetivos Espec´ıficos

  No intuito de alcan¸car o objetivo geral deste trabalho, ´e necess´ario cumprir os seguintes objetivos espec´ıficos:

  ˆ

  Analisar o funcionamento dos Sistemas Eletrˆonicos de Seguran¸ca (SESs), no que diz respeito `as caracter´ısticas de equipamentos e dispositivos utilizados, bem como os ˆ meios de comunica¸c˜ao e protocolos empregados no monitoramento; Definir um modelo comportamental para os SESs, utilizando um modelo formal ˆ como base para o desenvolvimento de um prot´otipo de SMCAP consistente; Analisar e definir as t´ecnicas que devem ser empregadas no desenvolvimento de uma solu¸c˜ao agregada ao sistema, a fim de auxiliar no processo de apoio `a tomada de ˆ decis˜ao; e Desenvolver um prot´otipo de SMCAP para fins de valida¸c˜ao e testes.

1.4 Contribui¸c˜ oes

  Como contribui¸c˜oes, este trabalho visa primeiramente a apresenta¸c˜ao de uma proposta de solu¸c˜ao computacional integrada a um prot´otipo de sistema, baseando-se em um mo- delo matem´atico formal, t´ecnicas de inteligˆencia artificial e em conhecimento especialista. Outros benef´ıcios esperados tangem em torno de uma conscientiza¸c˜ao sobre a importˆancia de abordagens mais coordenadas que podem ser aplicadas no desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento. No sentido de reduzir esfor¸cos com a modelagem de software, durante a fase de projeto, espera-se que este trabalho traga uma significativa contribui¸c˜ao liter´aria para os desenvolvedores de sistemas de monitoramento de alarmes, bem como incentivo para novos estudos e a extens˜ao desta pesquisa no meio acadˆemico. A longo prazo, tamb´em s˜ao esperadas melhorias na qualidade dos servi¸cos prestados aos clientes, redu¸c˜ao de custos, e vantagens competitivas para as empresas prestadoras de servi¸cos de seguran¸ca patrimonial, que adotarem solu¸c˜oes concebidas com base nos prop´ositos deste trabalho.

1.5 Organiza¸c˜ ao

  Esta disserta¸c˜ao est´a organizada em seis cap´ıtulos, compreendendo a introdu¸c˜ao (cap´ı- tulo 1), o monitoramento de alarmes patrimoniais (cap´ıtulo 2), o projeto de um SMCAP (cap´ıtulo 3), o desenvolvimento do prot´otipo (cap´ıtulo 4), a valida¸c˜ao e testes com o sistema (cap´ıtulo 5) e as conclus˜oes e trabalhos futuros (cap´ıtulo 6).

  O cap´ıtulo de introdu¸c˜ao discute a problem´atica das empresas de vigilˆancia patrimo- nial, o objetivo geral e objetivos espec´ıficos, juntamente com as contribui¸c˜oes esperadas com o presente trabalho.

  O monitoramento de alarmes patrimoniais constitui o cap´ıtulo que contextualiza o problema e apresenta uma revis˜ao liter´aria sobre o hist´orico da seguran¸ca patrimonial, os sistemas eletrˆonicos de seguran¸ca, inclusive os principais equipamentos e dispositivos utilizados, al´em de caracter´ısticas sobre a comunica¸c˜ao e o protocolo empregados no mo- nitoramento.

  A modelagem do SMCAP, que ´e apresentada no cap´ıtulo sobre o projeto de um SMCAP, define um modelo comportamental para os SESs, utilizando um modelo for- mal como base para o desenvolvimento de um prot´otipo de SMCAP consistente e t´ecnicas de inteligˆencia artificial para compor uma ferramenta de apoio `a tomada de decis˜ao.

  A parte de desenvolvimento, que ´e apresentada no cap´ıtulo seguinte, discute caracte- r´ısticas sobre a implementa¸c˜ao da base do sistema de monitoramento e a ferramenta de apoio `a tomada de decis˜ao, seguindo as defini¸c˜oes apresentadas no projeto do SMCAP.

  O cap´ıtulo de valida¸c˜ao e testes apresenta os testes realizados para a valida¸c˜ao do sistema e discute os resultados obtidos com o prot´otipo, finalizando com o cap´ıtulo de conclus˜oes sobre a solu¸c˜ao do problema e propostas para trabalhos futuros.

  2 Monitoramento de Alarmes Patrimoniais

  Este cap´ıtulo discute sobre as caracter´ısticas do monitoramento remoto de alarmes patrimoniais, classificando o problema que afeta as empresas de vigilˆancia patrimonial como um problema t´ıpico da ´area de monitoramento remoto. Um hist´orico sobre a se- guran¸ca privada e empresas de vigilˆancia patrimonial, juntamente com algumas leis que regem as atividades do ramo s˜ao apresentadas. Uma vis˜ao geral sobre os sistemas ele- trˆonicos de seguran¸ca, equipamentos e dispositivos utilizados, bem como detalhes sobre a comunica¸c˜ao e o protocolo empregado para o envio de mensagens de alarme tamb´em s˜ao discutidos.

2.1 Classifica¸c˜ ao e Caracteriza¸c˜ ao do Problema

  Apesar de existirem poucas referˆencias espec´ıficas sobre o monitoramento de alar- mes patrimoniais, basicamente apenas manuais e documentos t´ecnicos sobre SMCAPs, equipamentos e dispositivos, o monitoramento de alarmes patrimoniais pode ser classi- ficado como um problema t´ıpico da ´area de monitoramento remoto. Os objetivos de uma solu¸c˜ao computacional, envolvendo monitoramento remoto por tr´as de um problema qualquer, est˜ao normalmente relacionados com a coleta de informa¸c˜oes para necessidades como, por exemplo, acompanhamento e avalia¸c˜ao, medi¸c˜ao e compara¸c˜ao, amostragem ou classifica¸c˜ao, entre outros. Neste sentido, in´ umeros trabalhos envolvendo monitoramento remoto podem ser encontrados na literatura, inclusive propostas de solu¸c˜oes para pro- blemas an´alogos ao problema tratado nesta disserta¸c˜ao (NEILD et al., 2004), (NELSON; FITZGERALD, 1997), (TOOSI et al., 2006), (CRUZ et al., 2004).

  Em (NEILD et al., 2004), ´e apresentada a implanta¸c˜ao de uma rede de sensores de baixo custo para o monitoramento cont´ınuo do bem-estar. A rede de sensores ´e capaz de coletar localmente informa¸c˜oes sobre a vida di´aria dos pacientes em seu ambiente, e depois entregar remotamente estas informa¸c˜oes, para serem analisadas por profissionais da ´area da sa´ ude para fins de tomada de decis˜ao. De acordo com o que ocorre nos SESs instalados nos bens patrimoniais, o problema do monitoramento cont´ınuo do bem-estar se assemelha ao problema tratado nesta disserta¸c˜ao pela quest˜ao da necessidade de mo- nitoramento remoto e a utiliza¸c˜ao de sensores para detectar informa¸c˜oes. Entretanto, os profissionais da sa´ ude n˜ao recebem nenhum aux´ılio de um sistema computacional para a tomada de decis˜ao, e a rede de sensores em si n˜ao desempenha qualquer papel neste pro- cesso (ela apenas transmite as informa¸c˜oes coletadas). A premissa b´asica apenas consiste no monitoramento remoto do comportamento humano habitual e a detec¸c˜ao de desvios neste, caracterizando a necessidade de monitoramento para fins de acompanhamento e avalia¸c˜ao. 1 Em (NELSON; FITZGERALD, 1997), ´e utilizado o conceito de fus˜ao de sensores com a ideia de realizar uma an´alise inteligente com a fus˜ao de trˆes tipos de sensores

  (visual, infravermelho e radar), sintetizando os dados de entrada numa informa¸c˜ao mais precisa para o processo de tomada de decis˜ao. Os autores optam por implementar em hardware um sistema de inferˆencia fuzzy, que ´e um processo de mapeamento de uma dada entrada em uma determinada sa´ıda utilizando l´ogica fuzzy. A ideia ´e aumentar a confiabilidade das informa¸c˜oes de alarme, realizando um pr´e-processamento de dados para filtrar falsos alarmes e, remotamente, apresentar informa¸c˜oes mais precisas a um operador de seguran¸ca. Entretanto, a solu¸c˜ao proposta pela fus˜ao de sensores n˜ao pode ser empregada como solu¸c˜ao ao problema apresentado nesta disserta¸c˜ao, pois existem limita¸c˜oes de hardware nos SESs e o formato de comunica¸c˜ao que, consequentemente, influenciam no desenvolvimento de SMCAPs (maiores detalhes nas se¸c˜oes 2.3.2 e 2.3.4). 1 Fus˜ao de sensores (Sensor fusion) ´e o processo de combina¸c˜ao dos dados provindos de m´ ultiplos sensores de mesma natureza ou de naturezas distintas (SALUSTIANO; FILHO, 2007).

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