Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE / 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. / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ri.ufs.br:riufs/3361 |
| Date | 16 May 2016 |
| Creators | Almeida, Fernando Mendonça de |
| Contributors | Ribeiro, Admilson de Ribamar Lima, Moreno, Edward David |
| Publisher | Universidade Federal de Sergipe, Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFS, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFS, instname:Universidade Federal de Sergipe, instacron:UFS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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