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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/3361| Tipo de Documento: | Dissertação |
| Título: | Autoproteção para a internet das coisas |
| Autor(es): | Almeida, Fernando Mendonça de |
| Data do documento: | 16-Mai-2016 |
| Orientador: | Ribeiro, Admilson de Ribamar Lima |
| Coorientador: | Moreno, Edward David |
| Resumo: | A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação baseado na presença ubíqua de objetos que, através de endereçamento único, cooperam com seus pares para atingir um objetivo em comum. Aplicações em diversas áreas podem se beneficiar dos conceitos da Internet das Coisas, porém esta rede é muito vulnerável a ataques, seja pela possibilidade de ataque físico, pela alta conectividade dos dispositivos, a enorme quantidade de dispositivos conectados ou a baixa quantidade de recursos disponíveis. A grande quantidade de dispositivos conectados faz com que abordagens autonômicas sejam necessárias e a reduzida quantidade de recursos exige a utilização de técnicas eficientes. Este trabalho propõe uma arquitetura de autoproteção para a Internet das Coisas utilizando as técnicas de Rede Neural Artificial e Algoritmo de Células Dendríticas, duas técnicas bio-inspiradas que, através de experimentos, mostraram a possibilidade de serem utilizadas na Internet das Coisas. A implementação da Rede Neural Artificial utilizada consumiu poucos recursos de memória do dispositivo, mantendo uma alta taxa de acerto, comparável a trabalhos correlatos que não se preocuparam com o consumo de recursos. A utilização do Algoritmo de Células Dendríticas se mostrou interessante pela sua distributividade, permitindo uma melhor utilização dos recursos da rede, como um todo. |
| Abstract: | The Internet of Things is a new paradigm of communication based on the ubiquitous presence of objects that, having unique address, they can cooperate with their peers to achieve a common goal. Applications in several areas can benefit from this new paradigm, but the Internet of Things is very vulnerable to attack. The large number of connected devices make an autonomic approach necessary and the small amount of resources requires the use of efficient techniques. This paper proposes a self-protection architecture for the Internet of Things using Artificial Neural Network and Dendritic Cells Algorithm, two bio-inspired techniques. The experiments of this paper show that the use of these two techniques is possible. The Artificial Neural Network implementation consume a small memory footprint, having a high accuracy rate and the Dendritic Cells Algorithm show to be interesting for it distributivity, allowing better use of network resources. |
| Palavras-chave: | Computação Internet Internet das coisas Redes neurais (Computação) Algoritmos de computador Autoproteção Redes neurais artificiais Algoritmo de células dendríticas Internet of things Self-protection Artificial neural networks Dendritic cells algorithm |
| área CNPQ: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Agência de fomento: | Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição/Editora: | Universidade Federal de Sergipe |
| Sigla da Instituição: | UFS |
| Programa de Pós-graduação: | Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Citação: | ALMEIDA, Fernando Mendonça de. Autoproteção para a internet das coisas. 2016. 57 f. Dissertação (Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2016. |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://ri.ufs.br/handle/riufs/3361 |
| Aparece nas coleções: | Mestrado em Ciência da Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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