Questões de Concurso Para fgv

Regularmente, a equipe de gestão de vulnerabilidades realiza auditorias internas nos sistemas operacionais dos ativos escolhidos para verificar a conformidade dos requisitos de segurança estabelecidos para cada ativo.

Conforme a ISO/IEC 27002, convém que a equipe observe a seguinte diretriz para a realização das auditorias internas:

A implementação de um sistema de gestão de segurança da informação (SGSI) baseado na ISO/IEC 27001 envolve diversos processos.

Durante o processo de avaliação de riscos da segurança, deve-se:

A equipe de Tecnologia da Informação (TI) de um órgão realizou o processo de hardening nos ativos da organização para minimizar a possibilidade de acessos não autorizados, garantir a disponibilidade do serviço e assegurar a integridade dos dados, mantendo os sistemas estáveis e fidedignos.

Uma boa prática de hardening, baseada em IPV4, adotada pela equipe de TI é:

João foi incumbido de implementar criptografia em seus sistemas de informação para aprimorar o nível de segurança na troca de informações sigilosas entre os analistas da CVM. Entre outras decisões, deve definir se e quando empregar os modelos de criptografia simétrica e assimétrica.

Para isso, é necessário levar em consideração que:

As recomendações de segurança CIS Critical Security Controls, estruturadas em camadas, envolvem à implementação de um conjunto de controles de segurança. Em sua versão 8, são compostas por 18 níveis ou controles macro.

Sobre esses controles, aquele que está definido corretamente de acordo com a especificação é o: 

A norma ISO/IEC 27001 é um padrão internacional que define requisitos a que um Sistema de Gestão de Segurança da Informação (SGSI) deve atender. Ela se divide em duas partes: o texto da norma em si, que descreve os requisitos de forma abrangente, e o Anexo A, mais detalhado e objetivo, que tem por função: 

A Infraestrutura de Chaves Públicas Brasileira – ICP-Brasil é uma cadeia hierárquica de confiança que viabiliza a emissão de certificados digitais para identificação virtual de cidadãos e de empresas.

Sobre a hierarquia da ICP-Brasil, é correto afirmar que:

Algoritmos para assimilação de dados geralmente envolvem cálculos complexos que dependem de diversos fatores, como o tamanho dos espaços de estados, número de pontos da grade em questão, tamanho da janela de assimilação, etc. Frequentemente, observa-se que dois algoritmos usados para solucionar um mesmo problema podem ter eficiências diferentes, por conta de diferenças em suas implementações.

Uma maneira de se mensurar e representar a complexidade de um algoritmo é contabilizar o número de operações de ponto-flutuante (flops) necessárias para executá-lo e utilizar a notação “O-grande”.

Considere o algoritmo a seguir, implementado em uma linguagem de pseudocódigo autoexplicativa.




A complexidade desse algoritmo será

Considere a lista de processos computacionais abaixo.

1. Integração do modelo não-linear para frente no tempo.
2. Integração do modelo não-linear para trás no tempo.
3. Integração do modelo adjunto para frente no tempo.
4. Integração do modelo adjunto para trás no tempo.
5. Integração do modelo tangente linear no loop interno.
6. Integração do modelo tangente linear no loop externo.

Assinale a opção que apresenta os processos realizados em assimilação de dados 4DVAR incremental, com restrição forte, na sequência correta de execução.

O treinamento de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações para assimilação de dados meteorológicos exige o uso de bases de dados representativas de estados atmosféricos. Embora bases de dados sintéticas sejam úteis para treinamento, o uso de bases de dados reais é sempre preferível.

Assinale a opção que apresenta a base de dados real que descreve propriedades físicas de uma grande quantidade de situações atmosféricas, e que é utilizada para o treinamento de modelos de temperatura atmosférica. 

A área de assimilação de dados acoplados tem recebido atenção crescente de pesquisadores e tecnologistas interessados em previsão numérica de tempo. Nos esquemas de assimilação acoplados, dois ou mais modelos geofísicos são combinados, frequentemente utilizando também técnicas diferentes de assimilação.

Com relação à área de assimilação de dados acoplados, analise as afirmativas a seguir.

I. Busca-se utilizar os modelos geofísicos simultaneamente, de forma a produzirem previsões/análises consistentes entre si.
II. Busca-se modelar e analisar as interações da atmosfera com os solos, com os oceanos e com as geleiras do planeta, melhorando assim as capacidades de previsão numérica.
III. Combinam-se os modelos geofísicos, de forma que os resultados de previsão de um modelo sirvam de condição de contorno para a solução do(s) outro(s) modelo(s) a ele combinado(s).

Está correto o que se afirma em

Aplicações de assimilação de dados em oceanografia produzem análises e previsões de diferentes variáveis que caracterizam o estado dos oceanos. O Escritório de Meteorologia do Reino Unido, mais conhecido como Met Office, utiliza um modelo oceanográfico global, chamado Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM), na implementação de um esquema de assimilação variacional tridimensional, conhecido como NEMOVAR.

Entre as variáveis que fazem parte do vetor de estados utilizado no NEMOVAR, encontram-se

Uma abordagem recentemente desenvolvida para estimar concentrações de agentes poluentes na atmosfera busca integrar assimilação de dados variacional e processos Gaussianos para aperfeiçoar previsões. Processos Gaussianos são modelos estatísticos usados em aprendizado de máquina para descrever observações feitas em algum domínio contínuo, tal como espaço ou tempo.

Com relação aos processos Gaussianos para aprendizado de máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) São uma generalização de dimensão infinita das distribuições normais multivariáveis, em que cada variável aleatória está diretamente relacionada a algum ponto do domínio contínuo considerado.
( ) São amplamente utilizados em modelos de regressão, em que se busca prever a forma de uma função contínua incorporando-se informações provenientes de observações.
( ) Podem ser utilizados em tarefas de classificação, em que se busca prever a probabilidade de um conjunto de dados de entrada pertencer a uma classe específica.

As afirmativas são, respectivamente,

A integração de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina com assimilação de dados pode aumentar a confiabilidade das previsões por introduzir modelos orientados a dados obtidos por meio de observações. A performance dos modelos de aprendizado de máquina pode ser medida por algumas métricas, como por exemplo a métrica Mean Absolute Error (MAE).

Considere um modelo de regressão usado para prever valores de uma variável, conforme a tabela a seguir. 




O MAE para o conjunto de dados representado na tabela será

Algoritmos para assimilação de dados podem ser implementados de maneira eficiente e otimizada por meio de paralelização de processos.

O Parallel Data Assimilation Framework (PDAF) é um pacote de software que simplifica a implementação de métodos de assimilação, provendo versões totalmente paralelizadas de algoritmos, como por exemplo, diferentes versões dos Filtros de Kalman por conjunto (EnKF). Um dos requisitos de funcionamento do PDAF é o uso de um protocolo padronizado de comunicação para computação paralela.

O principal padrão de comunicação entre os processos paralelos executados em um sistema de memória distribuída, é denominado

Assimilação de dados profunda (Deep Data Assimilation - DDA) é uma técnica recente que integra aprendizado profundo e assimilação.

Utiliza-se uma rede neural recorrente para aprender o processo de assimilação, que por sua vez é treinada a partir dos estados de um sistema dinâmico e de seus resultados de assimilação correspondentes. Tais redes neurais recorrentes são implementadas com o uso de funções de ativação, que introduzem não linearidades às saídas dos neurônios das redes.

Assinale a opção que menos se adequa às características esperadas para funções de ativação.

As técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à assimilação podem ser utilizadas de diversas maneiras para tratamento de dados. Um exemplo de processo que pode ser vantajoso para os algoritmos de assimilação é o de redução da dimensionalidade de um conjunto de dados, no qual se aplica treinamento não supervisionado para gerar representações “compactadas” das entradas originais. Esse processo permite a assimilação de dados no espaço latente, melhorando a eficiência de treinamento dos algoritmos.

Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo

Redes neurais artificiais são elementos fundamentais para o uso de técnicas de aprendizado de máquina. São constituídas por camadas de unidades de processamento, chamadas de neurônios.

Relacione os tipos de redes neurais listadas as seguir, às suas principais características.

1. Redes de Propagação Direta (feedforward).
2. Redes Neurais Recorrentes.
3. Redes de Funções de Base Radial.
4. Redes Auto-Organizáveis de Kohonen.
( ) Rede que possui realimentação, de forma que as saídas são direcionadas para as entradas, formando-se um loop.
( ) Rede em que os sinais fluem apenas em uma direção, da entrada para a saída, exceto quando em treinamento.
( ) Rede que é treinada com aprendizado não supervisionado, criando clusters dos dados de entrada.
( ) Rede usada para aproximar funções contínuas a partir de combinações lineares de Gaussianas.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

Recentemente, tem-se observado o aumento dos usos de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) aplicados à assimilação de dados. Muitos algoritmos de IA em assimilação são baseados em redes neurais e redes neurais profundas, que necessitam de uma etapa de treinamento.

Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.

A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de

Modelos de previsão meteorológica utilizados em esquemas de assimilação variacional como o 4D-VAR são, em geral, não-lineares e complexos, implementados em grandes quantidades de linhas de código de software. A implementação dos esquemas pode requerer, ainda, os cálculos do Modelo Tangente Linear (Tangent Linear Model - TLM) e do Modelo Adjunto, os quais podem, frequentemente, ser computados de maneira eficiente.

O conjunto de técnicas utilizadas para computação eficiente dos modelos mencionados constituem ferramentas de