Nome do aluno
|
Eliabe Nascimento Silva
|
---|---|
Título do trabalho
|
RFoT: Um Framework para Garantia da Confiabilidade de Dados na Névoa das Coisas
|
Resumo do trabalho
|
Neste trabalho foi desenvolvido um framework composto pela integração de uma rede de Internet das Coisas (do inglês Internet of Things - IoT) com as tecnologias Blockchain e Contratos Inteligentes (do Inglês Smart Contracts - SC), para sanar a vulnerabilidade de segurança contra a manipulação de dados na borda da rede da Internet das Coisas. Seu principal objetivo é tornar a IoT uma fonte confiável ao garantir a automação, imutabilidade, privacidade, disponibilidade e rastreabilidade dos dados. A fim de avaliar a efetividade do framework, foi desenvolvido o conceito de Gêmeos Digitais (do inglês Digital Twins - DT), capaz de representar virtualmente a topologia da Névoa das Coisas (do inglês Fog of Things - FoT), que possibilitou a implementação do framework com auxílio do MININET. Como o objetivo deste trababalho é avaliar a capacidade da IoT como fonte confiável de dados, foi desenvolvido um sistema de Aprendizado de Máquina (do Inglês Machine Learning - ML), utilizando o algoritmo Aprendizado Federado (do inglês Federated Learning - FL) para consumir dados da IoT e realizar o treinamento de uma Rede Neural (do inglês Neural Network - RN), capaz de predizer o conforto térmico de um ambiente, guiado pelo cálculo do Índice de Desconforto Térmico (IDT). Como resultado, foi comprovada a vulnerabilidade de uma IoT convencional mediante a ataques de manipulação, baseados nos dados recebidos pelo sistema consumidor e pela alteração no desempenho de classificação dos modelos. Já o framework, gerou os mesmos resultados no cenário ideal e no cenário de estresse, mostrando que as integrações propostas pelo framework corrigem essa vulnerabilidade e garantem a confiabilidade da informação propagada.
|
Orientador
|
Cássio Prazeres
|
Membro Titular Externo (com afiliação)
|
Vinicius Fernandes Soares Mota (UFES)
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
Membro Titular Interno ou Titular Externo 2 (com afiliação)
|
Bruno Pereira dos Santos
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
Membro Suplente Externo (com afiliação)
|
Maria da Graca Campos Pimentel
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
Membro Suplente Interno ou Suplente Externo 2 (com afiliação)
|
Maycon Leone Maciel Peixoto
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
Data da defesa
|
25 Nov, 2024
|
Horário da defesa
|
8:30 AM
|
Quais os principais impactos deste trabalho (social, tecnológico, científico, ambiental)?
|
Impactos Tecnológicos: A integração de tecnologias como Blockchain e aprendizado de máquina representa um avanço significativo na segurança e eficiência das redes de IoT, promovendo novas aplicações e serviços. O uso de aprendizado federado para treinar redes neurais utilizando dados da IoT destaca uma abordagem inovadora para modelagem preditiva, preservando a privacidade dos dados.
|