Um novo mundo chamado “VUCA”

Sempre que a civilização passa por revoluções disruptivas e dissonantes, o mundo inteiro muda de maneira profunda. Nos últimos tempos, essas mudanças têm sido mais rápidas e intensas, o que gera a maior probabilidade de interrupção dos modelos já conhecidos.

Isso tem impactado as experiências, principalmente as empresas, que se viram com novos desafios nas últimas décadas. As que não conseguiram navegar pelas rápidas novidades trazidas em seu mercado por esses tipos de forças, agora enfrentam mudanças inevitáveis. Entretanto, a carência de liderança, flexibilidade e imaginação para se adaptar tem ocasionado resultados negativos, o que leva a um alerta para os negócios, instituições e estados.

Esse movimento fez surgir o termo “Mundo VUCA”, que se refere ao estado atual e imprevisível dos novos tempos. VUCA é um acrônimo que significa Volatility(volatilidade), Uncertainty (incerteza), Complexity (complexidade) e Ambiguity(ambiguidade). Criada na década de 90, a ideia foi introduzida para descrever as mudanças drásticas que acontecem no mundo, focando nas incertezas e multilateralidade das ações. Posteriormente, foi adotada por líderes empresariais para descrever as alterações vividas no ambiente de negócios, que se tornou caótico, turbulento e extremamente volátil, resultando na incerteza e falta de previsibilidade de problemas e eventos.

O modelo VUCA identifica as condições internas e externas que afetam as organizações. A maioria das regras antigas já não se aplicam mais, e os limites em torno das empresas estão mudando, formando redes globais de relações complexas entre as partes interessadas.

Para superar essa nova onda, algumas habilidades podem ser desenvolvidas para ajudar a dar sentido às lideranças em um ambiente VUCA. Algumas delas são visão, entendimento, clareza e agilidade.

Criar uma visão e “dar sentido ao mundo” talvez seja mais importante agora do que em qualquer momento da história moderna para muitas empresas, já que a economia global abrange todos os países e os concorrentes estão emanando de todos os lugares. Para isso, é necessário entender os próprios valores mas também as intenções dos outros, capacidade essencial de saber o que você quer ser e aonde quer ir, mas se tornando aberto a várias maneiras de atingir o objetivo final.

A busca pela clareza em relação a si mesmo e por relacionamentos e soluções sustentáveis contribui para saber como liderar nos momentos de desordem, que exigem maior capacidade de utilizar todas as facetas da mente humana. A agilidade também acaba sendo essencial, sendo ela o equilíbrio para enfrentar as forças turbulentas que não podem ser evitadas – assim, se é capaz de se adaptar rapidamente para aproveitar as vantagens que se apresentam no novo cenário.

Com esse novo cenário, há duas possibilidades: olhar para o mundo por meio de uma lente chamada VUCA e dizer “é um mundo difícil”, ou aprender e desenvolver habilidades corretas e dizer “é um mundo que está mudando rapidamente e pode-se navegar por ele com sucesso”.

*Débora Morales é mestra em Engenharia de Produção (UFPR) na área de Pesquisa Operacional com ênfase a métodos estatísticos aplicados à engenharia e inovação e tecnologia, especialista em Engenharia de Confiabilidade (UTFPR), graduada em Estatística e em Economia. Atua como Estatística no Instituto das Cidades Inteligentes (ICI).

O que os presidenciáveis não debatem

A corrida eleitoral já começou e promete ser acompanhada de perto pelos brasileiros. Nos últimos anos, política passou a ser assunto abordado nas mais diversas rodas de conversa: se antes o tema era considerado indiscutível, assim como futebol e religião, agora, ele tem se tornado público, imprescindível e um reflexo das preocupações com a economia, com a crise enfrentada pelo país nos últimos anos e com as consequências do combate à corrupção. Essa recente politização é o início do que pode ajudar na transformação da máquina pública, fazendo com que a corrupção possa fazer parte do passado, em vez de ser uma constante que incomoda, mas que ninguém faz nada a respeito.

Uma das formas de entender as propostas dos presidenciáveis é acompanhar os debates, que devem se tornar constantes e apresentam de forma resumida os programas de governo (estes que não seguem um padrão e estão dispostos em documentos que contêm de cinco a 228 páginas), com metas, promessas e o que é considerado importante pelos candidatos. Entretanto, ao analisar as discussões públicas que aconteceram até o momento, um tema tão importante para a sociedade, que é foco de praticamente todos os setores de peso do país, ainda não foi abordado: tecnologia. E vamos ser mais específicos: tecnologia para tornar as cidades inteligentes, otimizando a estrutura para agilizar, reduzir e ampliar o acesso dos cidadãos aos principais serviços públicos.

O tema também não é muito tratado pelos programas de governo. Quando é mencionado, tem grande foco no desenvolvimento industrial brasileiro e na aplicação da tecnologia para a indústria 4.0. Um ou outro candidato ainda comenta sobre a necessidade de centralização dos dados do Sistema Único de Saúde, ou ainda sobre a integração de informações, mas a tecnologia acaba sendo subvalorizada como estratégia para revolucionar os Estados e Municípios. No entanto, sabemos que as cidades mais inteligentes do mundo têm em comum o uso de recursos inovadores para uma gestão mais eficiente, sem necessariamente terem que aumentar a sua infraestrutura. Trata-se, também, de encontrar pontos de melhoria no que já existe e investir corretamente, conseguindo, sim, fazer mais com menos.

Lógico que, em sua imensidão e diferenças de desenvolvimento entre regiões, o Brasil ainda demanda investimento em setores básicos, como educação, saúde, transportes e emprego. Mas a otimização do que já existe pode transformar as cidades e seus cidadãos: transporte público integrado e que atenda às necessidades da população, com incentivo ao uso de bicicletas e outras alternativas sustentáveis; acesso digital aos principais serviços para a população, automatizando demandas e agilizando processos; melhor aproveitamento de estruturas públicas, com espaços adaptados para as necessidades atuais, com redução dos custos com infraestrutura; incentivo à obtenção de energias renováveis, tornando os locais autossuficientes para o abastecimento de energia elétrica; entre outras tantas iniciativas que poderiam simplesmente melhorar o país com o que já se tem.

A busca pela sustentabilidade é algo que podemos destacar sobre a importância da tecnologia e das cidades inteligentes. Mais do que isso, trata-se de ter a qualidade de vida como um ponto importante no processo de desenvolvimento do país, gerando o que, particularmente, deveria ser uma das prioridades máximas de qualquer um que deseja estar à frente do Brasil: proporcionar ao cidadão formas de viver bem, enquanto se preserva e já prepara o terreno para as gerações futuras.

* Fabrício Zanini é diretor-presidente do Instituto das Cidades Inteligentes (ICI).

França x Croácia: quem ganha na disputa de cidades inteligentes?

A Croácia não estava entre as preferidas para a Copa do Mundo de 2018, mas surpreendeu e chegou às semifinais, eliminando a Inglaterra nas prorrogações. Agora, a seleção disputa a taça do torneio com a França no próximo domingo (15), em um jogo em que não será favorita. Mas quando falamos sobre cidades inteligentes, será que a Croácia ganha da França? Confira:

Estudo aponta as cidades mais inteligentes do mundo

O estudo IESE – Cidades em Movimento 2018, realizado pela IESE – Business School da Universidade de Navarra, analisou nove dimensões de 165 cidades pelo mundo (74 delas são capitais) para determinar as cidades mais inteligentes. A análise incluiu indicadores relacionados ao capital humano, aspectos sociais, economia, governança, meio ambiente, mobilidade e transporte, planejamento urbano, acesso a serviços internacionais e tecnologia. Ao todo, foram verificados 83 indicadores, sendo que Zagreb, a capital da Croácia, e Paris, capital da França, fizeram parte das cidades estudadas.

Paris, a terceira cidade mais inteligente do mundo

No ranking, Paris desponta como uma das cidades mais avançadas do mundo, com nota 90.20. A capital da França atingiu a melhor nota do estudo para o acesso a serviços internacionais, que considera planos de turismo estratégicos, atrativos para investimento estrangeiros e representação fora do País. Outro destaque é a primeira colocação para mobilidade e transporte, que analisou o alcance do metrô e a quantidade de estações e voos disponíveis, e até o tempo gasto no tráfego.

Segundo o assessor de mercado do Instituto das Cidades Inteligentes (ICI), Amilto Francisquevis, Paris também se destaca nesse quesito pelo funcionamento do transporte público. “Além do sistema utilizar combustível verde, grande parte da população realmente utiliza o transporte de forma regular. E a cidade tem uma iniciativa interessante, que é um programa gratuito de empréstimo de bicicletas, que funciona desde 2007”, adiciona Francisquevis. Paris ainda conquistou o terceiro lugar no ranking para planejamento urbano e o sétimo lugar para economia.

Zagreb e seu cuidado com o meio ambiente

A capital da Croácia, que possui aproximadamente 800 mil habitantes, perde na disputa de cidades mais inteligentes: ocupa 83ª posição no ranking da IESE com a nota 52.31 (a cidade melhor classificada do Brasil, que é São Paulo, possui 44.63 de pontuação). Um dos fatos que influencia é a grande diferença no Produto Interno Bruto (PIB) dos dois Países.

Nas dimensões analisadas, Zagreb se destaca em meio ambiente, ocupando a 27ª posição, que considera indicadores como as emissões de gás carbônico e de metano, o índice de poluição e a quantidade de lixo gerada anualmente por pessoa. A cidade também ocupa o 43º lugar para aspectos sociais, que inclui dados sobre mortalidade, saúde, desemprego e até o número de atos terroristas (Paris ocupa a 49ª e a 87ª posição, respectivamente, para as duas dimensões).

Sua cidade é inteligente? Confira cinco características primordiais

Apesar de recente, o conceito de smart cities, ou cidades inteligentes, cresce cada vez mais por todo o mundo. Podemos dizer que as cidades inteligentes são aquelas que investem em capital humano e social e utilizam a Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) para melhorar a sua gestão e propiciar aos seus cidadãos uma melhor qualidade de vida. Confira cinco características que são mais exploradas nessas cidades:

Mobilidade

Cidades inteligentes incorporam a tecnologia nos meios de transporte a fim de facilitar a vida dos cidadãos e permitir mais acessibilidade. Com mais conectividade e sensoriamento, o gestor consegue monitorar e controlar o tráfego, avaliar os deslocamentos dos veículos e das pessoas em tempo real e suas tendências, podendo assim melhorar o planejamento e gestão da mobilidade urbana. Além disso, buscar modelos sustentáveis e seguros de mobilidade também fazem parte do processo, como por exemplo o uso de veículos híbridos.

População

O acesso à saúde, segurança e educação de qualidade para os habitantes é algo primordial em smart cities. A participação cidadã engloba diferentes formas de atuação: social, política, cultural, econômica. “O principal objetivo é ter uma governança mais participativa, onde o gestor municipal e cidadão caminhem juntos e se unam em prol de uma cidade melhor. Outro ponto fundamental é a consciência coletiva das pessoas, é preciso pensar na coletividade e não apenas em si próprio”, comenta Amilto Francisquevis, assessor de mercado do Instituto das Cidades Inteligentes (ICI), que presta serviços para Curitiba, considerada a segunda cidade mais inteligente do Brasil, pelo Ranking Connected Smart Cities de 2017.

Governo

Boa comunicação e transparência são os principais pontos quando o assunto é Governo. Em cidades inteligentes é imprescindível que os gestores estabeleçam uma relação direta com o população para que as demandas e expectativas dos cidadãos sejam de conhecimento do gestor público e assim possibilitem o seu atendimento de maneira efetiva. “Algumas soluções tecnológicas permitem ao gestor detectar problemas previamente, direcionar demandas aos órgãos responsáveis e, aliado à participação cidadã, é possível obter avaliações e percepções sobre a qualidade dos serviços públicos prestados”, acrescenta Francisquevis.

Sustentabilidade

Cidades inteligentes são também cidades sustentáveis. Implementar medidas para um melhor aproveitamento dos recursos naturais, diminuir a poluição e contaminação fazem parte do processo de transformação da cidade. O papel mais importante aqui é a conscientização das pessoas, como a separação do lixo reciclável, a ligação de esgotos clandestinos em rios, o descarte indevido de objetos domésticos etc. Além disso, incentivar a população a utilizar meios de transportes alternativos ou mais sustentáveis, como as bicicletas e carros elétricos, também faz a diferença.

Qualidade de vida

Contribuir com a melhora da qualidade de vida dos habitantes é uma das principais características das cidades inteligentes. Mais humanas e sustentáveis, com soluções implantadas, essas cidades permitem que haja uma convivência mais harmoniosa e de satisfação para as pessoas que vivem nelas. “Nem sempre precisamos de algo revolucionário para mudar a vida das pessoas. Tecnologias já existentes e simples são capazes de transformar todo o cenário”, comenta Francisquevis.

De acordo com o assessor de mercado do ICI, o processo de transformação das cidades deve ser contínuo, toda ação feita contribui com o crescimento e é a base para o próximo passo. “Cada cidade é única e o desafio é pensar em todos os fatores que podem ser trabalhados para torná-la cada vez mais inteligente. Uma mudança realizada, mesmo que pequena, já é um grande avanço”, explica Francisquevis.

A tecnologia, a Internet e a perda de privacidade

Hoje, somos todos famosos (ou quase). Ao menos, essa é a percepção que temos ao procurarmos nossa trilha digital na Internet: perfis em redes sociais, participação em seleções, comentários em portais de notícias e até divulgação em sites próprios “confirmam” nossa existência. Soma-se a esse processo o acompanhamento de empresas como Google e Facebook, que conseguem saber onde estivemos, com quem interagimos, os assuntos que procuramos e até as fotos nas quais aparecemos. Todo esse movimento tem transformado a vida privada em um espetáculo público, com exposição constante e rastreamento de todas as nossas experiências.

Se a tecnologia é uma facilitadora para guardar e organizar dados, permitindo que tenhamos acesso a documentos e fatos que seriam encontrados há alguns anos apenas em procuras extensas em bibliotecas, ela também pode ser um perigo se não for bem administrada. E, em grande parte das vezes, a culpa é do próprio usuário. Muito do que expomos sobre nosso cotidiano é por escolha. Seja pelas publicações que disponibilizam dados que podem comprometer a segurança (quantas vezes já vimos casos nos quais os sequestradores arquitetaram seus planos com informações extraídas de mídias sociais?), seja por aceitarmos as condições propostas em dezenas de linhas – que geralmente não lemos – para ter acesso a diversos serviços gratuitos ou pagos.

O famoso caso da Cambridge Analytica, que utilizou de maneira indevida os dados de mais de 87 milhões de usuários do Facebook, repercutiu nos últimos meses pela dimensão do impacto. Devido a brechas da maior plataforma social do mundo, a Cambridge teve acesso a informações de pessoas além das que consentiram com os termos do “thisisyourdigitallife”. Tudo isso foi supostamente utilizado em campanhas eleitorais nos Estados Unidos e podem ter influenciado na vitória de Donald Trump, na corrida presidencial de 2016. Desde então, o Facebook tem buscado formas de prover mais segurança, mas a própria mídia social fatura ao utilizar as informações que compartilhamos com ela – não seria um paradoxo?

Nesse cenário, é interessante apontar o que poucos levam em consideração. Ao menos, observamos a preocupação de aplicações para computadores e smartphones sobre medidas de segurança de dados. Mas o que acontece quando incluímos a Internet das Coisas nessa equação? Qual a quantidade de dados estamos fornecendo sem sermos questionados se queremos mesmo compartilhá-los? E o mais importante: o que tem sido feito com essas informações? Seria mesmo a perda de privacidade um fator que pode influenciar na nossa perda de liberdade?

Não podemos apenas demonizar esse processo, até porque também nos beneficiamos da “perda de privacidade” – isso quando ela é compartilhada de forma controlada e utilizada com inteligência. Por exemplo, receber sugestões de filmes ou notícias conforme seus gostos pode ser um facilitador (além de que, ao saber nossas preferências, as empresas podem se adequar para atender melhor às necessidades). Somos tratados como indivíduos e tudo passa a ser personalizado. Entretanto, até que ponto não prejudica quando o que deveria ser privado se torna público?

De toda a exposição que temos nos dias atuais tem algo que realmente é uma perda. Não existe mais o direito ao esquecimento. O passado acaba sempre voltando, com tantas informações disponíveis, muitas das quais passamos a perder o controle. O conteúdo disponibilizado na Internet reverbera: é compartilhado, copiado, roubado. Estar conectado tem um preço. A vida online influencia diretamente a offline. O que deve prevalecer nesses casos é o bom senso e o maior desafio está em encontrar o ponto de equilíbrio entre a exposição e a privacidade.

* Fernando Matesco é diretor técnico do Instituto das Cidades Inteligente (ICI)

 

Cidades Inteligentes: economia compartilhada utilizando a tecnologia blockchain

Muitas cidades se definem inteligentes quando identificam características de conectividade, inclusão digital, força de trabalho e conhecimento. Por meio de aplicações inovadoras e de tecnologias, elas apoiam a partilha comunitária envolvendo elementos cumulativos, como governança, mobilidade, uso inteligente de recursos naturais, cidadãos e economia. Devido à dinâmica de restrição de espaços e alta densidade populacional, as cidades são naturalmente concebidas para compartilhar economias com consumo. Porém, se suas melhorias são setoriais ou limitadas, elas não podem ser chamadas de inteligentes.

A transformação de cidades em inteligentes beneficia o uso de recursos urbanos como espaço, transporte, serviços, alimentos, bens e dinheiro. E a economia compartilhada permite o emprego desses recursos de forma colaborativa, definindo um modelo socioeconômico que permite o uso de ativos subutilizados, num sistema em que a oferta e demanda interagem para uma melhor oferta de produtos e serviços.

Do lado da oferta, os indivíduos podem oferecer coisas como aluguel de curto prazo de seus veículos ociosos ou salas extras em seus apartamentos ou casas. Do lado da demanda, os consumidores podem se beneficiar em alugar bens a um preço menor ou com gastos transacionais mais baixos do que comprar ou alugar por meio de um provedor tradicional. E esse compartilhamento, facilitado pela tecnologia e pela internet, já é uma realidade: Airbnb, Snap-Goods, Uber e RealyRides são exemplos de conexões que desbloqueiam o valor inerente ao compartilhamento de recursos sobressalentes em plataformas e oferecem muitas vantagens para atrair os dois grupos por meio de efeitos de rede.

Por meio da tecnologia, compartilhar economia fornece a base dessas inovações de maneira imediata, contribuindo para que uma cidade se torne inteligente. Com uma infraestrutura tecnológica significativa, a forma como os recursos são compartilhados é transformada, sendo o capital humano destacado nesse cenário, uma vez que a inteligência das cidades leva em consideração, acima de tudo, o bem-estar da sociedade. Assim, os cidadãos podem liderar vidas criativas, embora ainda encontrem uma barreira para a tão esperada revolução: a confiança.

Apesar de uma cidade inteligente ser feita para o cidadão, sua inovação esbarra exatamente nele. Dentre todos os outros fatores humanos, confiar é o mais importante desafio da economia compartilhada, uma vez que se trata de um sistema dependente de outros usuários.

Para atingir com sucesso essa ideia, uma alternativa seria o uso da tecnologia blockchain, pois ser “livre de confiança” é uma característica central dos relacionamentos dos indivíduos na abordagem baseada em blocos. Com a eliminação de intermediários, redução dos custos operacionais e aumento da eficiência de um serviço de compartilhamento, os indivíduos têm autonomia sobre os registros de cada transação realizada, que são inseridos na rede.

Nos serviços de compartilhamento, a confiança não é colocada em um indivíduo, mas sim distribuída em toda a população. O uso das autoridades centrais é substituído por uma comunidade de pares na forma de uma rede peer-to-peer. Sendo assim, ninguém pode tomar ações unilateralmente em nome da comunidade e os serviços de compartilhamento acabam sendo democratizados e livres de confiança. Nessa hipótese, o software pode automatizar grande parte do processo de transação, permitindo que as promessas contratuais sejam aplicadas sem envolvimento humano. Simples. Prático. Seguro. E, assim, cidades realmente inteligentes.

*Débora Morales é mestra em Engenharia de Produção (UFPR) na área de Pesquisa Operacional com ênfase a métodos estatísticos aplicados à engenharia e inovação e tecnologia, especialista em Engenharia de Confiabilidade (UTFPR), graduada em Estatística e em Economia. Atua como Estatística no Instituto das Cidades Inteligentes (ICI).

Ciência de dados e o perfil do cientista de dados

Nunca se gerou tanta informação como nos dias atuais – e essa informação é originada a partir de dados. Dados produzidos por sistemas, celulares, sensores, câmeras, dispositivos de segurança, tudo isso em grande volume e velocidade.

Nesse contexto, entra o papel da ciência de dados, trazendo ferramentas, métodos e tecnologias para analisar, visualizar e tomar decisões a partir dos dados. A ciência de dados é um processo, não um evento. É o processo de usar dados para entender o mundo, é a arte de descobrir os insights e tendências que estão escondidos atrás dessas informações.

A ciência de dados em si é uma área interdisciplinar que envolve várias áreas de conhecimento, tais como: estatística, matemática, programação, computação e conhecimento de negócios. Essas áreas corroboram com técnicas e teorias como a modelagem, análise preditiva, mineração e visualização de dados.

A ciência de dados se baseia em três pilares. O primeiro pilar é base, que se vale da matemática e da estatística, utilizando as regras de Machine Learning, necessárias para a criação de modelos preditivos de análise de dados. O segundo pilar refere-se à área de negócio. É daqui que surgem os problemas específicos que necessitam da ciência de dados para serem resolvidos. Marketing, vendas, finanças, saúde, entre outras áreas, são o ponto de partida para os projetos em que os dados serão coletados e analisados com objetivo de responder perguntas formuladas pelas áreas de negócio.

O terceiro pilar é a ciência da computação. Neste caso, estamos falando da programação de computadores, infraestrutura de banco de dados, armazenamento e segurança. Essa área de conhecimento vai oferecer as ferramentas necessárias para análise, além de permitir a automatização do processo. Novas tecnologias de banco de dados, como NoSQL, começam a ganhar cada vez mais espaço no mercado, uma vez que o volume, variedade e velocidade de dadosexige novas formas de armazenamento.

As empresas estão cada vez mais cientes que precisam tomar decisões baseadas em informações, principalmente aquelas que pensam sobre Big Data. Sendo assim, nunca houve um melhor momento para ser um cientista de dados.

Um cientista de dados precisa de alguma familiaridade com plataformas de análise, mas esse ponto dispõe apenas suas habilidades técnicas. Além do conhecimento técnico, há outras características que até podem ser apontadas como mais importantes. O perfil do cientista de dados é ser curioso, extremamente argumentativo e julgador. Curiosidade é absolutamente necessária. Se você não é curioso, não sabe o que fazer com os dados. Julgador porque, se você não tiver noções preconcebidas, não sabe por onde começar. Argumentativo porque, se você pode argumentar, então pode defender um caso ou, pelo menos, começar em algum lugar. Então, aprende com os dados e poderá modificar suas suposições e hipóteses.

E a última coisa que um cientista de dados precisa ter é a capacidade de contar uma história. Uma vez que você tem sua análise e suas tabulações, deve ser capaz de contar uma grande história a partir delas.

Lembre-se: comunicação é um dos requisitos principais de um cientista de dados. Afinal, de nada adianta realizar um excelente trabalho de análise se você não for capaz de mostrá-lo e contar uma história por meio das informações.

*Débora Morales é mestra em Engenharia de Produção (UFPR) na área de Pesquisa Operacional com ênfase a métodos estatísticos aplicados à engenharia e inovação e tecnologia, especialista em Engenharia de Confiabilidade (UTFPR), graduada em Estatística e em Economia. Atua como Estatística no Instituto das Cidades Inteligentes (ICI).

Overview OpenLDAP – Autenticação e serviços

Por Márcio Flavio Luiz

O LDAP – acrônimo de Lightweight Directory Access Protocol, ou Protocolo Leve de Acesso a Diretórios, em português – é baseado em X.500 e atua sobre o protocolo TCP. Ele utiliza duas portas: a 389, em que as transações entre cliente e servidor não são criptografadas; e a 636, quando essas transações são realizadas utilizando criptografia por meio de certificados gerados a partir do OpenSSL.

O funcionamento do LDAP é baseado no modelo cliente-servidor. Um ou mais servidores possuem os dados gravados em banco de dados Berkeley, que é um banco de dados do tipo não relacional. O processo de gravação e leitura desses dados utiliza mecanismos do próprio serviço e basicamente são utilizadas duas funções: a de leitura e a de escrita. Na leitura o cliente faz a pergunta para o servidor, que responde conforme as premissas enviadas pelo cliente. Já na escrita, o cliente envia para o servidor os dados que deverão ser gravados, mas eles só serão gravados se a lista de objetos/atributos estiverem disponíveis e respeitarem as políticas de escrita predefinidas no serviço do LDAP.

Esse serviço geralmente é utilizado para prover uma base de dados, em que são criados objetos organizados em árvore de maneira lógica e hierárquica, armazenando informações por atributos com valores determinados, que serão utilizados para filtros de pesquisas e validações. Os atributos, por sua vez, são disponibilizados via objectClasses previamente carregados por meio do arquivo de configurações do serviço, e o conjunto de atributos que cada objectClass disponibiliza são descritos e criados nos arquivos de schemas – local em que informamos o tamanho do campo, OIDs e a obrigatoriedade de utilização dos atributos.

Sem que possamos perceber, o LDAP é utilizado em várias soluções como back-end de armazenamento em estrutura de diretórios, como por exemplo: Active Directory da Microsoft, iDirectory da Novel e Tivoli da IBM. Embora pertençam a fabricantes diferentes, a maneira como são organizados e os métodos utilizados para gravação, modificação e leitura desses dados estão descritos na RFC 5411 (https://tools.ietf.org/html/rfc4511). Em alguns casos, algumas funções são criadas de forma específica por cada fabricante, porém, sempre respeitando a RFC.

Atualmente, o OpenLDAP pode ser integrado à maioria dos serviços e também utilizado para outros fins. Usando como exemplo o case do Instituto das Cidades Inteligentes (ICI), a infraestrutura de LDAP foi desenhada para funcionar de forma ininterrupta, com alta disponibilidade e preparado para um grande crescimento. Ele é administrado pela ferramenta de gestão de domínios OpenDC e baseado em processos do ITIL, fazendo com que essa base de dados tenha também uma vertente para a gestão de serviços. A ferramenta OpenDC é uma solução desenvolvida em Java e suas ações são realizadas diretamente na camada do serviço de diretórios, mas existem outros meios de se criar, alterar e ler os objetos criados na base de dados. Além disso, o LDAP é utilizado como repositório de configurações utilizadas nos serviços do Squid e essa estratégia também é utilizada na solução de mensageria com Zimbra.

No nível de autenticação, grande parte das liberações de acesso aos serviços e aplicações utiliza grupos, nos quais são inseridos usuários que possuem tais permissões, como no proxy, em que a utilização desses grupos chega ao nível de perfis de acesso. Nesse caso, foram utilizados mecanismos que aperfeiçoam as buscas, fazendo com que a procura por um determinado objeto na árvore de diretórios se torne mais objetiva, rápida e que, principalmente, não degrade o desempenho do serviço, que atualmente recebe em torno de 3.000 conexões por segundo.

A escolha pelo OpenLDAP foi definida a partir dos princípios da utilização da solução de software livre e para que qualquer alteração na estrutura e desenho da árvore de diretórios não ficasse de forma engessada, como acontece em outras soluções disponíveis no mercado. Atualmente, a base de conhecimento é bastante extensa, visto que grande parte da comunidade utiliza o OpenLDAP. Além disso, o OpenLDAP é muito flexível e possibilita várias customizações e adequações conforme a necessidade do negócio.

Márcio Flavio Luiz é analista de Infraestrutura de TI no Instituto das Cidades Inteligentes (ICI), onde atua na equipe de suporte nível III, com especialidade em Linux. Formado em Redes de Computadores, pós-graduado em Redes e Segurança de Sistemas e cursando atualmente a pós-graduação em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem.

Malware, riscos e métodos de proteção

Por Gustavo Valenga

Malware nada mais é do que um programa ou código criado e desenvolvido para executar atividade maliciosa em computadores, servidores, tablets e celulares, prejudicando o desempenho ou a segurança do equipamento.

O termo malware é a abreviação em inglês de “malicious software“, e é utilizado para se referir de uma forma geral aos softwares maliciosos como vírus, worms, Cavalos de Tróia, keylogger e ransomwares.

Recentemente, tivemos um notável aumento de ciberataques por meio de ransomware (‘ransom’ faz referência ao termo em inglês para resgate, e ‘ware’ faz referência a software). O mais famoso, que certamente entrará para a história, é o ransomware WannaCry, que afetou usuários e empresas em escala mundial em maio deste ano.

O malware do tipo ransomware surgiu como uma grande ameaça para empresas e organizações de todos os tamanhos. Ele bloqueia, criptografa ou de alguma forma impede que dados e sistemas sejam acessados por seus proprietários, exigindo que, para recuperar o acesso, a vítima pague um resgate para o atacante.

Ele é distribuído principalmente por spam e e-mails de phishing enviados para um grande número de endereços de e-mail. Além disso, ao entrar em uma rede, o WannaCry procura outras máquinas para infectá-las, sem a necessidade de interação dos usuários.

Sabe-se que o ransomware não é um malware atual. Há relatos de que já ocorriam alguns ataques no final da década de 1980, mas na época os usuários não precisavam desembolsar nenhum dinheiro – consequentemente, não era uma técnica chamativa de ataque para os hackers. Com a criação do bitcoin (moeda virtual), os hackers visualizaram uma possibilidade de aumentar seus ganhos justamente por não existir um órgão regulamentador e, como as transações com bitcoin ainda não podem ser rastreadas, garantem o anonimato. A moeda virtual ainda valorizou após os ataques dos ransomwares WannaCry, Petya, CryptoLocker, Spora e Bad Rabbit, com o valor de um bitcoin sendo equivalente a mais de 35 mil reais.

Como não existe uma proteção 100% efetiva, é necessário conscientizar e focar os usuários. Além disso, é importante tomar algumas medidas de segurança para evitar ser vítima de um ransomware, como examinar os e-mails antes de abrir, verificando se o remetente é de origem confiável. Vale reforçar que links maliciosos também podem ser enviados por amigos que estejam infectados.

Também é indicado evitar acessar links recebidos via e-mail que não sejam confiáveis, sendo comum essas notificações usarem uma roupagem de lojas on-line, brindes, promoções ou descontos, instituições financeiras ou governamentais, produtos de cosméticos etc., com o objetivo de atrair o clique do usuário em um link malicioso. Esse método é chamado de phishing e rouba informações confidenciais.

Não abrir anexo enviado de um remetente desconhecido, não repassar nenhuma informação (senha, login, data de nascimento, CPF etc.) por e-mail, atualizar regularmente o sistema operacional e possuir um bom software de antivírus também previnem contra ameaças.

Para os próximos anos, é esperado que os ataques se tornem mais frequentes e passem a utilizar técnicas de inteligência artificial, machine learning e ataques direcionados, combinações que irão trazer muitos desafios para o mercado de segurança digital.

Gustavo Valenga é analista de Infraestrutura de TI no ICI, onde atua na equipe de suporte nível III com especialidade em Windows. 

Inteligência artificial: aprendizagem das máquinas

Por Débora Morales

A tecnologia de aprendizagem mecânica alimenta muitos aspectos da sociedade moderna, desde pesquisas na web, filtragem de conteúdo em redes sociais, até recomendações em sites de comércio eletrônico, e está cada vez mais presente em produtos de consumo, como câmeras e smartphones. Os sistemas de aprendizado de máquina são um subcampo da Inteligência Artificial que permitem o uso de métodos de análises de dados que automatizam o desenvolvimento de modelos analíticos.

Recentemente, as técnicas de aprendizado de máquinas fizeram avanços em uma variedade de áreas de aplicação, como bioinformática, identificação de objetos em imagens, transcrição de mensagens em texto, combinação de itens de notícias, postagens ou produtos com os interesses dos usuários e seleção dos resultados relevantes de pesquisas.

O aprendizado de máquina constrói algoritmos e modelos que possam aprender a tomar decisões diretamente de dados sem seguir regras predefinidas. Os algoritmos se dividem em três categorias: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e de reforço.

Especificamente os algoritmos de aprendizagem supervisionada aprendem a conduzir tarefas de classificação ou regressão a partir de dados rotulados, enquanto os não supervisionados se concentram na classificação dos conjuntos de amostras em diferentes grupos (ou seja, clusters) com dados não rotulados.

Já nos algoritmos de aprendizagem de reforço, os agentes aprendem a encontrar as melhores séries de ação para maximizar a recompensa acumulada (ou seja, a função objetiva) interagindo com o meio ambiente.

Os avanços mais recentes incluem aprendizado profundo (deep learning), transferência de aprendizado e redes adversárias generativas (GAN), e fornecem também as investigações e instruções de aplicação da inteligência artificial de formas inimagináveis.

O aprendizado profundo (deep learning) utiliza modelos de redes neurais de múltiplas camadas, sendo usado em uma incrível variedade de aplicações e diferentes combinações de técnicas matemáticas. É um modelo poderoso e diferenciado, pois pode considerar todos os parâmetros e automaticamente determinar a melhor combinação dos valores de entrada, tornando o processo de tomada de decisão muito mais sofisticado, convertendo computadores e dispositivos em sistemas mais inteligentes.

As coisas que os robôs só podiam fazer em filmes de ficção científica podem agora ser realizadas por smartphones. Qualquer linguagem pode ser compreendida e traduzida quase instantaneamente: conversamos com Siri,CortanaGoogle Assistant ou Alexa; elas entendem, obedecem e respondem com um discurso natural e uma piada ocasional.

A impressionante “criatividade” das máquinas também é expressa no campo do processamento de imagens e visão. As redes neurais, vagamente inspiradas pela arquitetura hierárquica do sistema visual de primatas, superam rotineiramente os seres humanos em tarefas de reconhecimento de objetos. Agora, cenas complexas podem ser analisadas para localizar e identificar com precisão cada objeto e sua relação com os outros, e ainda fornecer uma descrição por texto.

Pode-se dar à rede uma foto de férias e pintá-la como um quadro impressionista; inserir uma foto em preto e branco antiga, e tê-la colorizada; dar um desenho de linhas e transformá-lo em um objeto real; dar uma descrição de texto e ter uma novela nunca vista antes de imagens geradas a partir do zero. Ao inverter o processo de análise (deconvolução), as imagens novas podem ser sintetizadas, dando a essas redes a capacidade de “sonhar”, mas também de realizar proezas de processamento úteis de imagem. Não parece haver nenhum limite para o que pode ser feito, exceto para a imaginação humana (e o conjunto de dados de treinamento).

Muitos são os avanços no campo da inteligência artificial e deve-se ver o incrível progresso do aprendizado de máquina como um despertador, uma ocasião para abandonar desculpas e uma razão para encorajar novas abordagens.

Débora Morales é mestra em Engenharia de Produção (UFPR) na área de Pesquisa Operacional com ênfase a métodos estatísticos aplicados à engenharia e inovação e tecnologia, especialista em Engenharia de Confiabilidade (UTFPR), graduada em Estatística e em Economia. Atua como estatística no Instituto das Cidades Inteligentes (ICI).