Exportar este item: EndNote BibTex

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3510
Tipo do documento: Tese
Título: Modelagem e simulação para estimativa de risco de falha em redes IOT por meio de redes Bayesianas e método Monte Carlo
Título(s) alternativo(s): Modeling and simulation to estimating failure risk in IOT networks through using Bayesian networks and Monte Carlo method
Autor: Kinjo, Erika Midori 
Primeiro orientador: Librantz, Andre Felipe Henriques
Primeiro membro da banca: Librantz, Andre Felipe Henriques
Segundo membro da banca: Martins, Fellipe Silva
Terceiro membro da banca: Souza, Edson Melo de
Quarto membro da banca: Dias, Cleber Gustavo
Quinto membro da banca: Araújo, Sidnei Alves de
Resumo: O avanço da tecnologia da Internet das Coisas (IoT) tem revolucionado diversas áreas, tais como: auxílio no monitoramento de pessoas idosas, melhoria de salas de aulas, automação de casas inteligentes, monitoramento de plantações, entre outros. No entanto, há pesquisas de mercado que relatam números preocupantes relacionados a falhas na implantação de projetos de IoT, inclusive falhas que inviabilizam o seu uso. Como consequência, a questão da privacidade e segurança de dados recebeu destaque como um dos temas mais citados dos trabalhos na área. Diante desse cenário, a proposta desse trabalho é modelar um sistema, combinando técnicas de Redes Bayesianas com Monte Carlo, que possibilite simular e mensurar o risco nas redes de Internet das Coisas – IoT. A metodologia empregada foi a abordagem mista, ao aplicar os métodos escolhidos. O modelo desenvolvido neste trabalho incluiu componentes externos à rede IoT em um modelo já estabelecido na representação de redes de sistemas, e foi denominado OSI*. A falta de padronização ao representar uma rede aliada a não inclusão de componentes externos corroborando com a análise da criticidade levantada neste trabalho. O modelo desenvolvido permitiu avaliar o risco de falha da rede IoT no contexto de privacidade e segurança dos dados.
Abstract: The advancement of Internet of Things (IoT) technology has revolutionized several areas, such as: helping to monitor elderly people, improving classrooms, smart home automation, monitoring crops, among others. However, there are market researches that report worrying numbers regarding failures in the implementation of IoT projects, including failures that even make their use unfeasible. As a result, the subject of privacy and data security was highlighted as one of the most cited subjects in works in the area. So, in this scenario this work aims to contribute, by using Bayesian Networks combined with Monte Carlo to model a system that makes possible to simulate and measure risk in the internet of things network - IoT. The methodology used was a mixed approach, when applying the chosen methods. The model developed in this work included components external to the IoT network in a model already established in the representation of systems networks and was called OSI*. The lack of standardization when representing a network combined with the non-inclusion of external components corroborates the analysis of the criticality raised in this work. The model developed allowed us to evaluate the risk of failure of the IoT network in the context of data privacy and security.
Palavras-chave: internet das coisas
redes Bayesianas
Monte Carlo
risco
modelagem
simulação
internet of things
bayesian networks
Monte Carlo
risk
modeling
simulation
Área(s) do CNPq: CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Nove de Julho
Sigla da instituição: UNINOVE
Departamento: Informática
Programa: Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento
Citação: Kinjo, Erika Midori. Modelagem e simulação para estimativa de risco de falha em redes IOT por meio de redes Bayesianas e método Monte Carlo. 2024. 101 f. Tese( Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento) - Universidade Nove de Julho, São Paulo.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3510
Data de defesa: 2-Mai-2024
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Erika Midori Kinjo.pdfErika Midori Kinjo2,62 MBAdobe PDFBaixar/Abrir Pré-Visualizar


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.