EDUARDO DE OLIVEIRA ANDRADE

Doutor em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Mestre em Computação pela UFF e Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Estuda as áreas de Inteligência Artificial, Computação Visual e Segurança da Informação, incluindo pesquisas em Aprendizado de Máquina (Aprendizado Profundo), Detecção de Objetos e Análise de Malware. Sob orientação dos professores José Viterbo e Joris Guérin, atuou em problemas de Exemplos Contraditórios para diferentes tarefas relacionadas com a Busca de Pessoas. Trabalhou também como Engenheiro de Pesquisa, apoiado pelo professor Joris Guérin, desenvolvendo algoritmos de Computação Visual para a Detecção de Objetos. Além disso, foi membro do Grupo de Resposta a Incidentes de Segurança (GRIS) na UFRJ, no qual atuou na detecção, resolução e prevenção de incidentes de segurança, oferecendo suporte acadêmico aos estudantes de computação e demais alunos interessados nos assuntos relacionados à segurança na mesma universidade. Ministrou workshops e cursos aos novos membros do próprio GRIS, apoiado pelo professor Gabriel P. Silva. Também foi bolsista do Programa de Atividades Extracurriculares de Apoio aos Laboratórios de Informática de Graduação (PAEALIG), apoiado pela professora Claudine P. Dereczynski, no qual executou o gerenciamento da rede e máquinas dos laboratórios e deu suporte aos alunos e professores de Geografia, Geologia e Meteorologia. Atualmente trabalha com Engenharia de Dados.

Informações coletadas do Lattes em 07/09/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Computação

2019 - 2024

Universidade Federal Fluminense
Título: Unifying Adversarial Attacks on Person Search Systems
José Viterbo Filho. Coorientador: Joris Michel Gérard Daniel Guérin. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Mestrado em Computação

2016 - 2019

Universidade Federal Fluminense
Título: Malware Classification Using Word Embeddings Algorithms and Long Short-Term Memory Networks
, Ano de Obtenção: 2019.José Viterbo Filho.Coorientador: Cristina Nader Vasconcelos. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Graduação em Ciência da Computação

2008 - 2015

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Data-triplify: um módulo para triplificação de dados no WordPress
Orientador: Maria Luiza Machado Campos

Ensino Médio (2º grau)

2005 - 2007

Colégio Pentágono

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Bandeira representando o idioma Alemão

Compreende Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Segurança da Informação.

Participação em eventos

LAAI-Ethics. 2024. (Outra).

Rio.Futuro. 2019. (Outra).

ENIAC.Um Levantamento do Uso de Aprendizado Profundo em Análise de Sentimentos. 2017. (Simpósio).

V NVIDIA GPU Workshop. 2017. (Oficina).

SBSeg. 2016. (Simpósio).

SBSI.Identificação de Perfis de Consumo Domiciliar de Energia Elétrica a partir de Algoritmos de Agrupamento. 2016. (Simpósio).

WORKPEDIA. 2016. (Oficina).

Décima primeira edição da H2HC. 2014. (Outra).

Workshop Cisco Academy Day. 2014. (Oficina).

Décima edição da H2HC. 2013. (Outra).

Workshop Cisco Academy Day. 2012. (Oficina).

Workshop GRIS de Segurança da Informação.Introdução sobre Direito Digital. 2012. (Oficina).

VI SegInfo. 2011. (Oficina).

Participação em bancas

Aluno: Lesly Shessira Ttito Ugarte

BERNARDINI, F.; CLUA, E. W. G.; PANTOJA, C. E.;ANDRADE, E. O.. Comparative Analysis on the Identification of Anomalies in Time Series using One Class Deep Learning Algorithms applied to Subsea Valves. 2025. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Cristiano Santana do Nascimento

VITERBO, J.; MIRANDA, L. B. A.; BERNARDINI, F.;ANDRADE, E. O.. Reconhecimento de Atividades Humanas Transicionais em Smartwatches: Uma Abordagem Otimizada com Deep Learning em Dados Brutos para Dispositivos Vestíveis. 2025. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Gabriel Fiuza de Albuquerque El-Hage

BERNARDINI, F. C.; MIRANDA, L. B. A.;ANDRADE, E. O.; SAMPAIO, I. G. B.. Classificação de Atividades Humanas baseado em Transferência de Aprendizado. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Luís Orlando da Paixão Lopes

VITERBO FILHO, J.;ANDRADE, E. O.; SAMPAIO, I. G. B.. Um sistema de informação para gerenciamento de Auxílios à Navegação no Brasil.. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Gabriel Costa e Silva

VITERBO FILHO, J.; MIRANDA, L. B. A.;ANDRADE, E. O.. Classificação Hierárquica para Reconhecimento de Atividades Humanas de Transição. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Rafael Teogenes da Costa

VITERBO FILHO, J.; BARCELLOS, R. S.;ANDRADE, E. O.; VASCONCELOS, L. P.. Análise de dados do Governo Federal do Brasil: uma abordagem prática. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Victor de Souza Conte

VITERBO FILHO, J.; COSTA, L. C.;ANDRADE, E. O.. Mineração de Dados Educacionais para avaliar os fatores que influenciam no desempenho de candidatos do ENEM. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Diego Guimarães Pereira

VITERBO FILHO, J.;ANDRADE, E. O.. Detecção de Fraudes em Classificados Online Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Hélio Ferreira Carvalho

VITERBO FILHO, J.; COSTA, Leonardo Cruz da;ANDRADE, E. O.. Promovendo a Conscientização de Usuários Sobre as Ameaças à Segurança da Informação em Sistemas Baseados na Internet das Coisas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense.

Orientou

Phelipe Gonçalves Martins

Avaliação de Abordagens Baseadas em Deep Learning para a Identificação de Fake News; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense; Orientador: Eduardo de Oliveira Andrade;

Produções bibliográficas

  • ANDRADE, EDUARDO DE O. ; GUÉRIN, JORIS ; VITERBO, JOSÉ ; SAMPAIO, IGOR GARCIA BALLHAUSEN . Adversarial attacks and defenses in person search: A systematic mapping study and taxonomy. IMAGE AND VISION COMPUTING , v. 148, p. 105096, 2024.

  • ANDRADE, EDUARDO DE O. ; VITERBO, JOSÉ ; GUÉRIN, JORIS ; BERNARDINI, FLAVIA . Malware classification using word embeddings algorithms and long-short term memory networks. COMPUTATIONAL INTELLIGENCE , v. 38, p. 1802-1830, 2022.

  • ANDRADE, EDUARDO DE O. ; VITERBO, JOSÉ ; VASCONCELOS, CRISTINA N. ; GUÉRIN, JORIS ; BERNARDINI, FLAVIA CRISTINA . A Model Based on LSTM Neural Networks to Identify Five Different Types of Malware. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 159, p. 182-191, 2019.

  • da Silva, Mônica ; VITERBO, JOSÉ ; de Castro Salgado, Luciana Cardoso ; ANDRADE, EDUARDO DE O. . Applying Semiotic Engineering in Game Pre-production to Promote Reflection on Player Privacy. Lecture Notes in Networks and Systems. 1ed.: Springer International Publishing, 2023, v. , p. 159-169.

  • SAMPAIO, IGOR GARCIA BALLHAUSEN ; ANDRADE, EDUARDO DE O. ; Bernardini, Flávia ; VITERBO, JOSÉ . Assessing the Quality of Covid-19 Open Data Portals. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2022, v. , p. 212-227.

  • SAMPAIO, IGOR ; FONTES, SERGIO ; ANDRADE, EDUARDO ; BERNARDINI, FLAVIA ; VITERBO, JOSE . Enhancing Transparency through Explainable Artificial Intelligence: An Exploratory Analysis on Collusion and Corruption Scenario in Digital Government. In: dg.o 2024: 25th Annual International Conference on Digital Government Research, 2024, Taipei Taiwan. Proceedings of the 25th Annual International Conference on Digital Government Research, 2024. p. 52-62.

  • ANDRADE, EDUARDO ; SAMPAIO, IGOR ; GUÉRIN, JORIS ; VITERBO, JOSÉ . Combining Two Adversarial Attacks Against Person Re-Identification Systems. In: 18th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2023, Lisbon. Proceedings of the 18th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, 2023. v. 5. p. 437-444.

  • HERNANDEZ MORAN, MAIRA BEATRIZ ; APOSTOLO, GUILHERME HENRIQUE ; DOS SANTOS ARAUJO, ADRIEL ; ANDRADE, EDUARDO ; VITERBO, JOSE ; CONCI, AURA . A Novel Approach for the Segmentation of Breast Thermal Images Combining Image Processing and Collective Intelligence. In: 2019 IEEE 19th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2019, Athens. 2019 IEEE 19th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2019. p. 511.

  • TOLEDO, YANEXIS ; ALMEIDA, THAIS ; BERNARDINI, FLAVIA ; ANDRADE, EDUARDO . A case of study about overfitting in multiclass classifiers using Convolutional Neural Networks. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019, Brasil. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2019), 2019. p. 799-810.

  • ANDRADE, E. O. ; VITERBO FILHO, J. ; VASCONCELOS, CRISTINA N. . Um Levantamento do Uso de Aprendizado Profundo em Análise de Sentimentos. In: ENIAC, 2017, Uberlândia. XIV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017. p. 85.

  • SAMPAIO, IGOR G. B. ; VITERBO, JOSÉ ; ANDRADE, EDUARDO DE O. ; DA SILVA, JOÃO M. M. ; BOSCARIOLI, CLODIS . Identificação de Perfis de Consumo Domiciliar de Energia Elétrica a partir de Algoritmos de Agrupamento. In: XII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2016. Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), 2016. p. 045.

  • SAMPAIO, I. G. B. ; BERNARDINI, F. C. ; CARVALHO, A. M. P. ; ANDRADE, E. O. ; VITERBO FILHO, J. . Avaliação de Modelos de Predição e Previsão Construídos por Algoritmos de Aprendizado de Máquina em Problemas de Cidades Inteligentes. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

Histórico profissional

Endereço profissional

  • Universidade Federal Fluminense, Instituto de Computação. , Rua Passo da Pátria, 156, São Domingos, 24210240 - Niterói, RJ - Brasil, Telefone: (21) 26295665, URL da Homepage:

Experiência profissional

2011 - 2012

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 20

Outras informações:
Bolsista do Programa de Atividades Extracurriculares de Apoio aos Laboratórios de Informática de Graduação (PAEALIG) da UFRJ, onde executou o gerenciamento da rede e máquinas dos laboratórios. Ofereceu suporte aos alunos e professores de Geografia, Geologia e Meteorologia com a instalação de softwares de suas respectivas áreas e configuração de controle de acesso dos diversos usuários.

2019 - 2019

ISABO

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Research Engineer, Carga horária: 20