Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-04-06T14:32:21Z No. of bitstreams: 1 Ariel Soares.pdf: 3082206 bytes, checksum: 46f45860ff1dce76fc8e91ec4f3546f3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-06T14:32:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ariel Soares.pdf: 3082206 bytes, checksum: 46f45860ff1dce76fc8e91ec4f3546f3 (MD5) Previous issue date: 2017-02-10 / FAPEMA, CNPQ / This research firstly investigates the privacy requirements of users in Mobile Social Networks (MSNs) through a study with 164 Brazilians, which indicated that their requirements are usually dynamic and contextual. Next, the research applies the Situational Computing paradigm to develop a solution to serve them. This solution is called SelPri, developed as proof of concept in the form of a mobile social application to autonomously adapt the privacy settings of posts in MSNs according to the user situation. SelPri uses a conceptual model with fuzzy logic as the basis for constructing an inference engine to identify mobile user situations from the following context information: location, time of the day, day of week, and co-location. SelPri is integrated with Facebook. Additionally, to show the flexibility of the conceptual model, it is also used to construct an inference engine to be used in a different application domain, the mental health. This second inference engine identifies user situations from different context information: it does not use co-location and uses the user activity. The solution originated in the mental health domain is called SituMan. Two experiments were carried out with both solutions, in order to verify the accuracy of the fuzzy inference engine to identify situations, and to evaluate the user satisfaction. The use experience evaluation with SelPri emphasized that the approach to meet the dynamic and contextdependent privacy requirements was well accepted by the participants and proved to be of practical use. The experiments also showed that both solutions were well evaluated with respect to usability. The accuracy evaluations showed a high hit rate of the inference engines to identify situations: ≈94.6% and ≈ 92.04%, for SelPri and SituMan, respectively. / Esta pesquisa primeiramente investiga os requisitos de privacidade de usuários em Redes Sociais Móveis (RSMs) através de um estudo com 164 brasileiros, o qual indicou que seus requisitos são normalmente dinâmicos e contextuais. Em seguida, a pesquisa aplica o paradigma de Computação Situacional para o desenvolvimento de uma solução para atendê-los. Esta solução é chamada de SelPri, desenvolvida como prova de conceito em forma de uma aplicação social móvel para adaptar com autonomia as configurações de privacidade de postagens em RSMs de acordo com a situação do usuário. O SelPri utiliza um modelo conceitual que faz uso de lógica nebulosa como base para a construção de um motor de inferência para identificar as situações de usuários móveis a partir das seguintes informações de contexto: localização, período do dia, dias da semana, e co-localização. O SelPri é implementado integrado ao Facebook. Adicionalmente, para mostrar a flexibilidade do modelo conceitual, ele é também usado para a construção de um motor de inferência para ser utilizado em um domínio de aplicação diferente, o de saúde mental. Esse motor de inferência identifica situações de usuários a partir de informações contextuais diferentes: não utiliza a co-localização e passa a usar a atividade do usuário. A solução originada no domínio de saúde mental é chamada de SituMan. Dois experimentos foram realizados com ambas soluções, em que objetivaram verificar a acurácia do motor de inferência nebulosa para identificação de situações, e avaliar a satisfação do usuário. A avaliação da experiência de uso realizada com o SelPri destacou que a abordagem para atender os requisitos dinâmicos e dependentes de contexto de privacidade teve uma boa aceitação pelos participantes e provou ser de uso prático. As avaliações de experiência de uso também mostraram que ambas soluções foram bem avaliadas com relação a usabilidade. As avaliações de acurácia mostraram uma taxa de acerto elevada dos motores de inferência para identificar situações: ≈94,6% e ≈92,04%, para o SelPri e SituMan, respectivamente

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-09-06T17:28:27Z No. of bitstreams: 1 DissTAR.pdf: 2245231 bytes, checksum: 5abba91b1fd07f93123d5392b576f1ba (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T13:35:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissTAR.pdf: 2245231 bytes, checksum: 5abba91b1fd07f93123d5392b576f1ba (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T13:36:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissTAR.pdf: 2245231 bytes, checksum: 5abba91b1fd07f93123d5392b576f1ba (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T13:46:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissTAR.pdf: 2245231 bytes, checksum: 5abba91b1fd07f93123d5392b576f1ba (MD5) Previous issue date: 2015-03-23 / Não recebi financiamento / Mobile social networks are characterized by the sharing of user context information, such as the location of one’s mobile device, with one’s friends and groups of friends. The location information in a social network enables providers to offer products and services based on geographical area, which is considered either a personal gain or an invasion of privacy by the users who receive these offers. A user sharing location information with a particular friend or group of friends, without social network providers having access to this information, ensures the safety and privacy of the information. This paper presents a model of mobile social networking with privacy guarantees regarding sharing the location of members with groups of friends; it allows users to configure rules that determine to whom, when and where location information can be made available. The model provides three levels of privacy, chosen by the user, using techniques of anonymity and diffusion, which adjust the location to ensure the concealment of the information before it is made available on the social network. The proof of concept of the proposed model, called RSM Privacy, was developed for the Android platform. Performance tests showed that delays generated by the use of RSM Privacy are proportional to and justifiable for the privacy levels desired and chosen by users. A group of 50 users evaluated the model proof of concept, RSMPrivacy, with respect to usability and verified the efficiency of the techniques included in the proposed model. / Redes sociais móveis caracterizam-se pelo compartilhamento das informações de contexto dos usuários, como a localização de seus dispositivos móveis, aos demais usuários. A informação da localização em uma rede social possibilita que os provedores ofereçam produtos e serviços baseados na área geográfica. Alguns usuários, contudo, consideram essas informações como ganho pessoal, outros como invasão de privacidade. Por outro lado, o compartilhamento da localização de um usuário a um amigo particular ou a um grupo particular de amigos, sem que os provedores de redes sociais tenham acesso a essa informação com precisão, poderia garantir a segurança e a privacidade da informação. Neste trabalho é apresentado um modelo de rede social móvel com garantias de privacidade da localização de seus usuários a um grupo de amigos. Para tanto, permite configurar regras que determinam com quem, quando e onde a informação da localização pode ser disponibilizada. O modelo fornece três níveis de privacidade, escolhida pelo usuário, com o emprego de técnicas de anonimato e difusão/ajuste da localização que garantem a ocultação da informação antes desta ser disponibilizada na rede social. Uma prova de conceito do modelo proposto, denominada RSM Privacy, foi desenvolvida para a plataforma Android. Testes de desempenho evidenciaram que os atrasos gerados pelo uso do RSM Privacy são proporcionais e justificáveis aos níveis de privacidade desejáveis e escolhidos pelos usuários. A prova de conceito do modelo – RSM Privacy – foi avaliada por um grupo de 50 usuários quanto aos aspectos de usabilidade e foi evidenciada a eficiência das técnicas presentes no modelo proposto.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Jesseildo.pdf: 1663173 bytes, checksum: e8f3c7a04e67a3771a5f75def1119a15 (MD5) Previous issue date: 2013-08-01 / A social network can be defined as a social structure whose members are related in groups and whose interaction is accomplished through information and communication technologies, overcoming geographic and temporal obstacles to access content and perform interactions between people. In Mobile Social Networks, users use portable computing devices with access to wireless communication technologies to perform their interactions through the social network, adding the possibility of user mobility and the access to rich context information. In health care, a social network can be defined as a group of people (and the social structure they collectively construct) that uses information and communication technologies in order to collectively conduct actions related to health care and health education. This work is inserted in the context of the MobileHealthNet project, developed in partnership by the Distributed Systems Laboratory at the Universidade Federal do Maranhão and the Laboratory for Advanced Collaboration of the Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. The MobileHealthNet aims to develop a middleware that allows the establishment of mobile social networks and facilitate the development of collaborative services focusing the health care domain, the exchange of experiences between patients and health professionals, and a better management of health resources by government agencies. In this master thesis, we propose a security and privacy model to the MobileHealthNet project. Another contribution of this work consists of a solution for creating secure communication channels based on OMG DDS (Data Distribution Service), a data centered specification for publish/subscribe communication developed by the OMG (Object Management Group), adopted in the MobileHealthNet project. / Uma rede social pode ser definida como sendo uma estrutura social cujos membros se relacionam em grupos e cuja interação é realizada através de tecnologias da informação e comunicação, permitindo a quebra de barreiras geográficas e temporais no acesso ao conteúdo e interações entre pessoas. Nas Redes Sociais Móveis, os usuários utilizam dispositivos de computação portáteis com acesso a tecnologias de comunicação sem fio para realizar suas interações através da rede social, agregando mobilidade ao usuário e ricas informações de contexto. Na área da saúde, uma rede social pode ser definida como um grupo de pessoas (e a estrutura social que elas coletivamente constroem) que utiliza tecnologias da informação e comunicação com o propósito de conduzir coletivamente ações relacionadas à assistência médica e sua educação. Este trabalho está inserido no contexto do projeto MobileHealthNet, desenvolvido em parceria pelo Laboratório de Sistemas Distribuídos da Universidade Federal do Maranhão e o Laboratory for Advanced Collaboration da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. O MobileHealthNet tem por objetivo desenvolver um middleware que permita a construção de redes sociais móveis e facilite o desenvolvimento de serviços colaborativos para o setor da saúde, a troca de experiências e a comunicação entre pacientes e profissionais da saúde, além de uma melhor gestão dos recursos da saúde por órgãos governamentais. Neste trabalho de mestrado, é proposto um modelo de segurança e privacidade adotado pelo projeto MobileHealthNet. Uma outra contribuição deste trabalho consiste em uma solução para criação de canais seguros de comunicação para sistemas baseadas no OMG DDS (Data Distribution Service), uma especificação para comunicação publish e subscribe centrada nos dados desenvolvida pela OMG (Object Management Group), adotada no projeto MobileHealthNet.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-05-04T13:58:11Z No. of bitstreams: 1 Natália de Arruda Botelho Navarro_.pdf: 912556 bytes, checksum: bab9db1d959b92c787ce76766526c617 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-04T13:58:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Natália de Arruda Botelho Navarro_.pdf: 912556 bytes, checksum: bab9db1d959b92c787ce76766526c617 (MD5) Previous issue date: 2016-03-14 / Santander Universidades / Com a emergência de redes sociais junto à difusão mundial de smartphones, ciência de contexto tornou-se um conceito essencial na área da computação móvel. Esforços recentes e pesquisas relevantes sobre redes sociais móveis visam conectar pessoas em ambientes inteligentes, considerando não apenas seu comportamento social, mas também seu contexto. Neste âmbito, este trabalho apresenta um novo modelo de rede social móvel, chamado rede social espontânea. A principal contribuição do modelo de rede social espontânea é possibilitar a criação de comunidades sociais baseadas na combinação de múltiplos contextos, incluindo localização, perfil e dados obtidos de outras redes sociais. Na literatura, encontramos alguns trabalhos que carecem na abordagem de formação de comunidades, no aspecto da limitação a localizações específicas ou em não suportar completamente interações sociais virtuais. Nós desenvolvemos um aplicativo móvel chamado Dino, para proporcionar uma visão do que seria uma aplicação baseada no modelo de rede social espontânea. Para avaliar nosso modelo, realizamos dois experimentos. Primeiro, apresentamos cenários hipotéticos baseados em possíveis aplicações para mensurar a percepção dos usuários quanto ao senso de comunidade. Os cenários descritos foram (1) evento musical (2) evento esportivo (3) shopping center (4) conferência ou workshop (5) escola ou universidade. Em sequência, pedimos que os usuários avaliassem as sugestões de grupos formados pela aplicação, considerando sua relevância em meio aos seus interesses. Então, medimos precisão e recuperação dos grupos sugeridos para cada usuário. Obtemos valores médios de 0.72 e 0.83 para precisão e recuperação, respectivamente. Como resultado dos experimentos para avaliar os cenários propostos, obtemos valores médios de concordância de 84% para senso de comunidade, 80% para senso de pertencimento, 90% para utilidade social, 92% para fidelidade de participação, e 81% para efemeridade das comunidades. Com isso, nossa avaliação retrata que comunidades dinâmicas formadas por uma aplicação baseada no modelo de redes sociais espontâneas poderiam aumentar beneficamente a utilidade de um ambiente virtual social. / With the emerging of online social networks along with the worldwide diffusion of smartphones, context awareness has become an essential concept in the field of mobile computing. Recent efforts and relevant research regarding mobile social networks aim at connecting people in smart environments considering not only their social behavior but also their context. In this perspective, this work presents a novel Mobile Social Network (MSN) model called Spontaneous Social Network (SSN). The main scientific contribution of the SSN model is the possibility of creating social communities based on a combination of multiple contexts, including location, profile and data obtained from external online social networks. In the literature, we found several works that lack on the community grouping approach, on the aspect that they are either limited to a specific location, or do not fully support virtual social interactions. We develop a mobile application called Dino, to provide a glimpse of what an SSN based application would be. To evaluate our model we perform two experiments using the developed mobile client. First, we present hypothetical scenarios based on possible real-world SSN applications to measure users’ perceived sense of community. The scenarios described are (1) music concert (2) sport event (3) shopping mall (4) conference or workshop (5) school or university. Second, we ask users to consider their real interests to assess our formed groups regarding their relevance and measure precision and recall of the groups’ suggestions. We compute average values of 0.72 and 0.83 for precision and recall, respectively. The experiments’ results to assess the proposed scenarios ascertain average values of agreement of 84% for sense of community, 80% for sense of belonging, 90% for social usefulness, 92% for member loyalty, and 81% for communities’ ephemerality. Therefore, our evaluation depict that dynamic virtual communities formed by a SSN model based application would beneficially improve a social-aware virtual environment.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-23T13:43:18Z No. of bitstreams: 1 DANIEL BRUNO ALVES DOS SANTOS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2011..pdf: 6237787 bytes, checksum: ffded229337fa919ec0b7930d79b7535 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-23T13:43:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DANIEL BRUNO ALVES DOS SANTOS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2011..pdf: 6237787 bytes, checksum: ffded229337fa919ec0b7930d79b7535 (MD5) Previous issue date: 2011-05-06 / CNPq / Os últimos anos têm sido caracterizados pela popularização do acesso à Internet, extraordinário avanço das tecnologias de comunicação sem fio e massificação dos dispositivos móveis no mercado consumidor. Esse cenário vem se mostrando propício para a viabilização do paradigma de Computação Pervasiva e o surgimento de aplicações para esse domínio. Ainda, esse avanço motivou o surgimento das Redes Sociais Móveis, resultantes da integração entre o paradigma de Computação Pervasiva com os serviços sociais da web 2.0. As soluções existentes no desenvolvimento de aplicações para Redes Sociais Móveis não fornecem suporte a requisitos importantes desse domínio: (i) suporte à execução de serviços e acesso às informações de contexto social e de localização dos usuários; (ii) integração com as Redes Sociais Online para construção de Redes Sociais Móveis;(iii) conhecimento prévio sobre quem são os amigos diretos e indiretos dos usuários, e; (iv) conhecimento em tempo real da localização dos usuários. Neste trabalho apresenta-se uma infraestrutura para o desenvolvimento de aplicações para Redes Sociais Móveis que disponibiliza o conjunto de funcionalidades anteriormente enumeradas. Como contribuição principal, também é disponibilizado um módulo para processamento distribuído das conexões sociais, representando os amigos diretos e indiretos dos usuários. A avaliação do trabalho constituiu-se do desenvolvimento de um estudo de caso e realização de simulações que demonstram o suporte da infraestrutura para o desenvolvimento de aplicações e a escalabilidade do módulo proposto. / The past years has been characterized by widespread access to the Internet, extraordinary advances in wireless communications technology and mobile devices massification in consumer market. This scenario has proved to be conducive to the viability of Pervasive Computing paradigm and the emergence of applications for this domain. Moreover,this progress has motivated the emergence of Mobile Social Networks, that is the result from the integration of the Pervasive Computing paradigm with social services from Web 2.0. The existing solutions for development of applications to Mobile Social Networks do not provide support for important requirements, such as: support to perform services and access to social and location context information of users, (ii) integration with Online Social Networks for building Mobile Social Networks. (iii) prior knowledge about who are the direct and indirect users’ friends, and (iv)knowledge in real time of users location. This work presents an infrastructure for developing applications to Mobile Social Networks, which provides the feature set listed above. As main contribution is also made available a mechanism for distributed processing of users’ social connections, which represents the direct and indirect friendship connections of users. The evaluation of the work consisted of developing a case study and performing simulations that demonstrate the infrastructure utility and the scalability of the proposed module.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2016-12-02T18:19:39Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fausto da Silva Moraes - 2016.pdf: 3698287 bytes, checksum: cbcf2894f028c54e60d90033a04bdc5e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2016-12-13T15:32:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fausto da Silva Moraes - 2016.pdf: 3698287 bytes, checksum: cbcf2894f028c54e60d90033a04bdc5e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-13T15:32:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fausto da Silva Moraes - 2016.pdf: 3698287 bytes, checksum: cbcf2894f028c54e60d90033a04bdc5e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-11-09 / For the future of cellular networks is estimated a significant increase in the number of connected devices and the bulk data traffic, especially video content. That poses as a challenge for the next generation network. With the rise of new communications paradigm, D2D communication emerge as potential approach for cellular network data offloading, especially when paired with caching solutions within the network. Also, the impact of viral videos could be mitigated by proactively caching the contents being shared on Online Social Networks (OSNs). This work presents a new approach to proactive content cache for D2D-enabled networks, that is aware of users social interaction on OSN’s. Our proposal consists in the combination of user mobile and social informations to find the best located device to cache a content being shared online. Results obtained through simulation show that the proposed approach can improve offload rate, reduce energy consumption and provide a faster content access when compared with other work in literature. / As estimativas de um crescimento significativo do número de dispositivos conectados às redes sem fio e móveis, e do aumento do volume de dados trafegados, em especial o tráfego de conteúdo em vídeo, representam um desafio para a próxima geração de redes celulares. Com o surgimento de novos paradigmas de redes sem fio, a comunicação D2D (Dispositivo-a-Dispositivo) figura como uma abordagem promissora para permitir o descarregamento de dados da rede celular, principalmente quando aliada a técnicas de cache de conteúdo nos dispositivos dos usuários. Além disso, as informações de interações dos usuários em redes sociais online poderiam ser empregadas para suavizar o impacto dos vídeos virais sendo compartilhados entre os usuários, através de uma solução de cache proativa. Nesta dissertação, apresentamos uma proposta de cache proativo de conteúdo ciente às interações sociais online para redes com comunicação D2D. Em nossa proposta, determinamos de forma probabilística qual o melhor dispositivo para armazenar um conteúdo que esteja sendo compartilhado entre os usuários com base nas informações de contatos entre os usuários na rede D2D. Os resultados coletados com o simulador ns-3 mostram que a proposta apresentada pode melhorar o descarregamento de dados da rede celular, reduzir os gastos de energia dos dispositivos dos usuários, e fornecer tempos de transmissão de conteúdo menores, em comparação com outro trabalho da literatura,