Algoritmos de Detecção de Anomalias em Logs de Sistemas Baseados em Processos de Negócios

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: BEZERRA, Fábio de Lima
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNICAMP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Resumo: Atualmente há uma variedade de sistemas que apoiam processos de negócio (ex. WfMS, CRM, ERP, SCM, etc.). Muitos desses sistemas possuem uma forte característica de coordenação das atividades dos processos de negócios, garantindo que essas atividades sejam executadas como especificadas no modelo de processo. Entretanto, há domínios com maior necessidade de flexibilidade na execução desses processos, por exemplo, em atendimento hospitalar, cuja conduta pode variar para cada paciente. Essa característica desses domínios demanda o desenvolvimento de sistemas orientados a processos fracamente definidos, ou com execução mais flexível. Nesses domínios, a execução de algumas atividades comuns pode ser violada, ou a execução de uma atividade "incomum" pode ser necessária, ou seja, tais processos são suscetíveis a execuções excepcionais ou mesmo fraudulentas. Assim, o provimento de flexibilidade não pode ser considerado sem melhorar as questões relacionadas à segurança, pois flexibilidade e segurança são requisitos claramente conflitantes. Portanto, é necessário desenvolver mecanismos ou métodos que permitam a conjugação desses dois requisitos em um mesmo sistema, promovendo um balanço entre flexibilidade e segurança. Esta tese tem por objetivo projetar, implementar e avaliar métodos de detecção de anomalias em logs de sistemas de apoio a processos de negócios, ou seja, o desenvolvimento de métodos utilizados para descobrir quais instâncias de processo podem ser uma execução anômala. Desta forma, através da integração de um método de detecção de anomalias com um sistema de apoio a processos de negócio, tais sistemas poderão oferecer um ambiente de execução flexível, mas capaz de identificar execuções anômalas que podem indicar desde uma execução excepcional, até uma tentativa de fraude. Assim, o estudo de métodos de detecção de eventos anômalos vem preencher um espaço pouco explorado pela comunidade de process mining, que tem demonstrado maior interesse em entender o comportamento comum em processos de negócios. Entretanto, apesar desta tese não discutir o significado das instâncias anômalas, os métodos de detecção apresentados aqui são importantes porque permitem selecionar essas instâncias.