dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/6443528495315117 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
GOMES, Reinaldo Cézar de Morais. |
|
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8132074356628564 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
GOMES, Ruan Delgado. |
|
dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/0944963449027456 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
COSTA, Anderson Fabiano Batista Ferreira da. |
|
dc.contributor.referee1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3275705963015582 |
pt_BR |
dc.contributor.referee2 |
FONSECA, Iguatemi Eduardo da. |
|
dc.contributor.referee2Lattes |
http://lattes.cnpq.br/4519016123693631 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Os avanços na microeletrônica permitiram a ascensão das Redes Sensores sem fio (RSSFs),
que estão cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia como um elemento fundamental para o
paradigma da Internet das Coisas. Neste ambiente, a confiabilidade dos dados que transitam
nessa rede é um fator relevante que gera investigações e pesquisas no ambiente acadêmico.
Devido às diversas limitações existentes na arquitetura das RSSFs, falhas de sensores são
comuns gerando dados incongruentes e anormais. Porém, anormalidades também refletem
alterações do fenômeno que está sendo monitorado pelos sensores, gerando assim problemas
na definição do que realmente está acontecendo em um determinado sensor. Assim,
anomalias são indicativos de que algo fora do padrão ocorre na rede, e saber a causa dessas
anormalidades é de essencial importância para tomadas de decisões no ambiente. Tendo em
vista este contexto, o presente trabalho desenvolve uma abordagem de detecção e categorização
de anomalias em redes de sensores sem fio baseado em lógica fuzzy, que tem por
objetivo auxiliar na determinação da existência de eventos ou de sensores falhos. Sendo
avaliados contextos de diferentes tipos de falhas nos dados e qual sua relação com fatores
ligados a quantidade de sensores falhos numa região e perda de pacotes. Os resultados apontaram
para a efetividade na identificação das anormalidades e categorização de anomalias,
possuindo maior eficácia na categorização de falhas intermitentes, em relação a anomalias
graduais e eventos. Também se constatou maior efetividade para ambientes com menos
sensores falhos e se percebeu uma relação moderada em relação a abordagem e a perda de
pacotes do ambiente. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.program |
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Ciência da Computação |
pt_BR |
dc.title |
Abordagem para categorização de anomalias em Redes de Sensores sem Fio baseado em Lógica Fuzzy. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2021-08-19 |
|
dc.description.abstract |
Advances in microelectronics have allowed the rise of Wireless Sensor Networks (WSNs),
which are increasingly present in our daily lives as a fundamental element of the Internet of
Things paradigm. In this environment, the reliability of the data that transits this network
is a relevant factor that generates investigations and research in the academic environment.
Due to the several limitations existing in the WSNs architecture, sensor failures are common,
generating incongruous and abnormal data. However, abnormalities also reflect changes in
the phenomenon being monitored by the sensors, thus creating problems in defining what
is really happening in a given sensor. Thus, anomalies are indicative that something nonstandard
occurs in the network, and knowing the cause of these abnormalities is essential
for decision-making in the environment. In view of this context, the present work develops
an approach for detecting and categorizing anomalies in wireless sensor networks based on
fuzzy logic, which aims to help determine the existence of events or faulty sensors. Contexts
of different types of data failures were evaluated and what is their relationship with factors
related to the number of failed sensors in a region and packet loss. The results pointed
to the effectiveness in the identification of abnormalities and categorization of anomalies,
with greater effectiveness in the categorization of intermittent failures, in relation to gradual
anomalies and events. It was also found greater effectiveness for environments with fewer
faulty sensors and a moderate relationship was noticed in relation to approach and the loss
of packets in the environment. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/22608 |
|
dc.date.accessioned |
2021-12-17T23:43:01Z |
|
dc.date.available |
2021-12-17 |
|
dc.date.available |
2021-12-17T23:43:01Z |
|
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.subject |
Redes sensores sem fio (RSSFs) |
pt_BR |
dc.subject |
Internet das coisas |
pt_BR |
dc.subject |
Detecção de anomalias |
pt_BR |
dc.subject |
Categorização de anomalias |
pt_BR |
dc.subject |
Wireless sensor networks (WSNs) |
pt_BR |
dc.subject |
Internet of things |
pt_BR |
dc.subject |
Anomaly detection |
pt_BR |
dc.subject |
Categorization of anomalies |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
SANTOS, Miqueas Galdino dos. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
SANTOS, Miqueas Galdino dos. Abordagem para categorização de anomalias em Redes de Sensores sem Fio baseado em Lógica Fuzzy. 81 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em
Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2021. |
pt_BR |