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dc.creatorKinjo, Erika Midori-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2779042360113638por
dc.contributor.advisor1Librantz, Andre Felipe Henriques-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3569470521730110por
dc.contributor.referee1Librantz, Andre Felipe Henriques-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3569470521730110por
dc.contributor.referee2Martins, Fellipe Silva-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7912881403948084por
dc.contributor.referee3Souza, Edson Melo de-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2641658716558510por
dc.contributor.referee4Dias, Cleber Gustavo-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/2147386441758156por
dc.contributor.referee5Araújo, Sidnei Alves de-
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/2542529753132844por
dc.date.accessioned2024-11-07T19:13:15Z-
dc.date.issued2024-05-02-
dc.identifier.citationKinjo, 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.por
dc.identifier.urihttp://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3510-
dc.description.resumoO 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.por
dc.description.abstractThe 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.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2024-11-07T19:13:15Z No. of bitstreams: 1 Erika Midori Kinjo.pdf: 2687620 bytes, checksum: a84268d6ba8289270e7bfdfb729e6acc (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-11-07T19:13:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Erika Midori Kinjo.pdf: 2687620 bytes, checksum: a84268d6ba8289270e7bfdfb729e6acc (MD5) Previous issue date: 2024-05-02eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Nove de Julhopor
dc.publisher.departmentInformáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNINOVEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimentopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectinternet das coisaspor
dc.subjectredes Bayesianaspor
dc.subjectMonte Carlopor
dc.subjectriscopor
dc.subjectmodelagempor
dc.subjectsimulaçãopor
dc.subjectinternet of thingseng
dc.subjectbayesian networkseng
dc.subjectMonte Carloeng
dc.subjectriskeng
dc.subjectmodelingeng
dc.subjectsimulationeng
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.titleModelagem e simulação para estimativa de risco de falha em redes IOT por meio de redes Bayesianas e método Monte Carlopor
dc.title.alternativeModeling and simulation to estimating failure risk in IOT networks through using Bayesian networks and Monte Carlo methodeng
dc.typeTesepor
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