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Tipo do documento: Dissertação
Título: Um modelo de reputação com classificação via agrupamento para detecção de nós egoístas em redes oportunistas
Autor: Moreira, Diogo Soares 
Primeiro orientador: Mota, Edjair de Souza
Primeiro membro da banca: Mota, Edjair Souza
Segundo membro da banca: Queiroz, Alexandre Passito de
Terceiro membro da banca: Carvalho, Leandro Silva Galvão de
Resumo: O avanço das tecnologias em infraestrutura de redes fez emergir uma nova gama de aplicações que se utilizam de múltiplos saltos, tais como as redes de sensores e as redes em malha sem fio. O conceito de redes tolerantes a atrasos e desconexões surgiu como uma solução para possibilitar a comunicação em cenários nos quais a comunicação é intermitente. Todavia, uma premissa básica para o bom desempenho dessas redes é a colaboração dos nós durante a comunicação. Essa colaboração é uma questão fundamental para o fluxo de dados e o desempenho global. Entretanto, devido a fatores como restrições de recursos próprios (por exemplo, buffer e energia), os nós eventualmente agem de maneira egoísta, deixando de colaborar com o fluxo de dados na rede. Portanto, é fundamental que exista um mecanismo distribuído que possa mensurar o grau de colaboração dos membros da rede a fim de melhorar a entrega das mensagens. Este trabalho propõe um modelo de detecção de egoísmo utilizando mecanismos de reputação, que possa qualificar outros membros da rede de acordo com seu grau de participação no fluxo de dados, podendo, desta forma, identificar nós egoístas e nós cooperativos. O ranqueamento é feito através de um método numérico executado durante os contatos. Uma vez qualificados, os membros da rede são classificados através de uma técnica de agrupamento, diferentemente de outros trabalhos encontrados na literatura. Os resultados experimentais, obtidos no ambiente de simulação The ONE, demonstram que o modelo aqui proposto e implementado é promissor e a técnica de agrupamento pode ser aplicada sem perda de confiabilidade, além se ser muito preciso quando a taxa de nós egoístas na rede aumenta.
Abstract: The advance of networking infrastructure technologies has spawned a new range of multi-hop applications, such as sensor networks and wireless mesh networks. The concept of delay and disruption-tolerant networks has emerged as a solution to enable communication in scenarios in which communication is intermittent. However, a basic premise for the good performance of these networks is the collaboration of the nodes during the communication. Such collaboration is a critical issue to the data flow and overall performance. However, due to factors resources constraints (e.g., buffer and energy), the nodes can act selfishly, and stop collaborating with the data flow in the network. The existence of a distributed mechanism to measure the collaboration degree of the network nodes is, therefore, vital to improve the delivery of messages. This work proposes a model of egoism detection using reputation mechanisms, which can qualify other members of the network according to their participation degree in the data flow to identify both selfish and cooperative nodes. The proposed model makes use of a numerical-based ranking method through executed during the contacts. Once qualified, a grouping technique classifies the network nodes, which differs from other works found in the literature. The experimental results, got in the simulation environment The ONE, show that the model proposed and implemented here is promising and the clustering technique can be applied without loss of reliability, and being very precise when the rate of selfish nodes in the network increases.
Palavras-chave: Detecção de Egoísmo
Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexões
Redes Oportunistas Móveis
Modelos de Reputação
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Computação
Programa: Programa de Pós-graduação em Informática
Citação: MOREIRA, Diogo Soares. Um modelo de reputação com classificação via agrupamento para detecção de nós egoístas em redes oportunistas. 2018. 93 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2018.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6509
Data de defesa: 11-Mai-2018
Aparece nas coleções:Mestrado em Informática

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