Bolsa de PD em Computação Forense

Post-doctoral fellowship in Digital Forensics

Nº: 1903

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2017/12646-3

FAPESP process: 2017/12646-3

Título do projeto: DejaVu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade

Project title: DejaVu: feature-space-time coherence from heterogeneous data for media integrity analytics and interpretation of events

Área de atuação: Aprendizado de Máquina, Visão Computacional, Computação Forense

Working area: Machine Learning, Computer Vision, Digital Forensics

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/03/2018

Start: 2018-03-01

Pesquisador principal: Prof. Dr. Anderson Rocha

Principal investigator: Prof. Dr. Anderson Rocha

Unidade/Instituição: Instituto de Computação, Unicamp

Unit/Instituition: Instituto de Computação, Unicamp

Data limite para inscrições: 20/02/2018

Deadline for submissions: 2018-02-20

Publicado em: 29/01/2018

Publishing date: 2018-01-29

Localização: Campinas, SP, Avenida Albert Einstein, 1251

Locale: Campinas, SP, Avenida Albert Einstein, 1251

E-mail para inscrições: anderson.rocha@ic.unicamp.br

E-mail for proposal submission: anderson.rocha@ic.unicamp.br

  • Resumo Summary

    Buscamos candidatos para uma posição de bolsa de pós-doutorado de 2 anos (renovável) para trabalhar no Laboratório de Inferência em Dados Complexos (Recod), no Instituto de Computação, Universidade de Campinas -- Unicamp, Campinas, SP, Brasil. 

    Esta bolsa é parte de um Projeto Temático FAPESP intitulado "DéjàVu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade", financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O projeto conta com colaboradores de todo o mundo, como a Universidade Estadual de Campinas (Brasil), Universidade de São Paulo em São Carlos (Brasil), Universidade Federal de Minas Gerais (Brasil), Purdue University (EUA), Universidade de Notre Dame (EUA), Politécnico di Milano (Itália), Universidade de Siena (Itália), Nanyang Technological University, NTU (Singapura) e outros. 

    Mais informações sobre o projeto

    + Website: www.ic.unicamp.br/~dejavu/

    + Promo video: youtu.be/GA-q2o-I0VY 

    Neste projeto de pesquisa, objetivamos desenvolver metodologias computacionais capazes de sincronizar eventos específicos no espaço e no tempo (X-coherence), checar fatos quanto à sua veracidade e padrão de espalhamento, e buscar conteúdos específicos de interesse a partir de fontes diversas e heterogêneas, incluindo -- mas não limitado a -- internet, redes sociais e imagens de vigilância. Para isso, iremos explorar fontes heterogêneas de informação buscando sincronizar informações textuais e visuais em torno da posição de um evento ou objeto de interesse, bem como ordená-los espacial e temporalmente de modo a permitir uma melhor compreensão sobre o que aconteceu antes, durante e logo após o dito evento. Após a organização automática das informações obtidas e do entendimento da ordem dos fatos, objetivamos desenvolver soluções para mineração (busca) de pessoas, objetos e lugares de interesse para possíveis análises de busca de suspeitos, verificação de fatos ou até mesmo para entender a natureza do ocorrido. A partir da exploração das possíveis conexões existentes entre diferentes tipos de informação, buscaremos desenvolver ferramentas de análise de integridade de mídia para verificar possíveis falsificações existentes nos dados, detectar conteúdo sensível (por exemplo, conteúdo violento, pornografia infantil) e inferir os padrões de espalhamento de objetos digitais multimídia online. Com a sofisticação dos crimes digitais e ameaças terroristas cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia, bem como o advento e propagação de notícias falsas nos mais variados meios, buscamos ser capazes de utilizar as soluções desenvolvidas para nos ajudar a responder às quatro questões mais importantes nas Ciências Forenses em relação a um evento de interesse: "quem participou", "em quais circunstâncias", "por quê" e "como foi tal participação", identificando as principais características e circunstâncias em que ocorreu o evento em questão. 

    Esta posição requer pesquisa e desenvolvimento em Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Forense Digital, em colaboração com estudantes de pós-graduação e parceiros. O trabalho será focado em métodos de aprendizagem de máquina e análise visual para realizar a coerência X, ou, em outras palavras, para descobrir a ordem dos fatos relacionados a um evento no espaço e no tempo. 

    É desejável que o candidato demonstre conhecimentos de domínio em aprendizado de máquina, análise visual e visão computacional. No entanto, os candidatos com boa base matemática e de programação em qualquer uma das três áreas e motivação para aprender as outras são igualmente bem-vindos. 

    A bolsa de pós-doutorado inclui mensalidade de R$ 7,174.80 (cerca de US$ 2.300 e EU$ 2.000), acesso ao sistema de saúde da Unicamp e reserva técnica de pesquisa (15% do valor anual da bolsa, a cada ano). Para mais detalhes, confira a página da Fapesp www.fapesp.br/en/5427

    Para se inscrever, envie um email para Prof. Anderson Rocha (anderson.rocha@ic.unicamp.br) com: 

    1) Uma carta de motivação;
    2) Uma carta de recomendação de seu orientador anterior;
    3) Curriculum-vitae completo. 

    Deadline: 20/02/2018

    We are seeking candidates for a 2-year (renewable) post-doctoral fellowship position to work at the Reasoning for Complex Data (RECOD) Lab at the Institute of Computing, University of Campinas -- UNICAMP, Campinas, SP, Brazil. 

    This fellowship is part of a Thematic Research Project, entitled "DéjàVu: Feature-Space-Time Coherence from Heterogeneous Data form Media Integrity and Interpretation of Events" funded by the São Paulo Research Foundation (FAPESP). The project relies upon collaborators from all over the globe such as the University of Campinas (Brazil), University of São Paulo in São Carlos (Brazil), Federal University of Minas Gerais (Brazil), Purdue University (USA), University of Notre Dame (USA), Politécnico di Milano (Italy), University of Siena (Italy), Nanyang Technological University, NTU (Singapore) and others. 

    More Information about the Project

    + Website: www.ic.unicamp.br/~dejavu/

    + Promo video: youtu.be/GA-q2o-I0VY 

    In this project, we focus on synchronizing specific events in space and time (X- coherence), fact-checking, and mining persons, objects and contents of interest from various and heterogeneous sources including -- but not limited to -- the internet, social media and surveillance imagery. For that, we seek to harness information from various media sources and synchronize the multiple textual and visual information pieces around the position of an event or object as well as order them so as to allow a better understanding about what happened before, during, and shortly after the event. After automatically organizing the data and understanding the order of the facts, we can devise and deploy solutions for mining persons or objects of interest for suspect analysis/tracking, fact-checking, or even understanding the nature of the said event. With demanding and sophisticated crimes and terrorist threats becoming ever more pervasive, allied with the advent and spread of fake news, our objective is to use the developed solutions to help us answering the four most important questions in forensics regarding an event: “who,” “in what circumstances,” “why,” and “how,” thus identifying the characteristics and circumstances in which an event has taken place. 

    This fellowship position requires research and development in Computer Vision, Machine Learning and Visual Analytics, in collaboration with graduate students and partners. The work of the fellow will be focused on machine learning and visual analytics methods to perform X-coherence, or in other words, to find out the order of facts related to an event in space and time. 

    It is desirable that the candidate demonstrates domain knowledge in machine learning, visual analytics, and computer vision. However, candidates with good mathematical and programming backgrounds in any of the three areas and motivation to learn the others are equally welcomed. 

    The post-doctoral fellowship includes a monthly stipend of R$ 7,174.80 (about USD 2,300 and EU$ 2,000), access to the health-care system of Unicamp, and research contingency funds (15% of the annual value of the fellowship, each year). For more details, check out FAPESP’s webpage www.fapesp.br/en/5427

    To apply, send an email to Professor Anderson Rocha (anderson.rocha@ic.unicamp.br) with: 

    - A motivation letter for the application;
    - A recommendation letter from a previous supervisor;
    - Curriculum vitae with the list of publications, education background, research track-record and experience, and copy of diplomas/degree certificate(s).

    Deadline: February 20th, 2018