Identificação de nós maliciosos em redes complexas baseada em visões locais

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorAlbini, Luiz Carlos Pessoa, 1976--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática-
Autor(es): dc.creatorVernize, Grazielle-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:27:08Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:27:08Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-03-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-03-
Data de envio: dc.date.issued2013-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/34689-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/34689-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Luiz Carlos Pessoa Albini-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 09/09/2013-
Descrição: dc.descriptionInclui bibliografia-
Descrição: dc.descriptionResumo: Muitos sistemas sociais, biológicos e de informação podem ser descritos através de modelos de redes complexas. Redes complexas podem ser separadas em quatro categorias: redes sociais, redes de informação, redes tecnológicas e redes biológicas. Todas elas apresentam características estruturais comuns, como as propriedades mundo pequeno e livre de escala. Entretanto, nós nessas redes podem não cooperar uns com os outros, apresentando um comportamento egoísta para economizar seus recursos. Além disso, a presença de nós maliciosos pode prejudicar a operação da rede, pois eles podem atacar a rede de diferentes maneiras como inserir, modificar ou eliminar informações Algoritmos de aproximação de confiança são um incentivo útil para encorajar nós egoístas a colaborarem, pois isolam nós maliciosos. Nós que evitam colaborar ou apresentam um comportamento egoísta possuem valores de cofiança baixos e podem ser penalizados, pois os outros nós na rede tendem a cooperar somente com nós com alto valor de confiança. Este trabalho apresenta um algoritmo que calcula o número de nós maliciosos e/ou nós egoístas em uma rede, baseado na visão local que cada nó tem em relação aos seus vizinhos. O algoritmo aproxima para o administrador da rede quais são esses nós. Resultados de simulações em redes complexas demonstram a efetividade da abordagem proposta.-
Formato: dc.format98f. : il., grafs., tabs., [algumas color.].-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da computação-
Palavras-chave: dc.subjectTeoria dos grafos-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos-
Título: dc.titleIdentificação de nós maliciosos em redes complexas baseada em visões locais-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.