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dc.contributor.authorVernize, Graziellept_BR
dc.contributor.otherAlbini, Luiz Carlos Pessoapt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2014-02-04T12:31:03Z
dc.date.available2014-02-04T12:31:03Z
dc.date.issued2013pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/34689
dc.description.abstractResumo: 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.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectDissertaçõespt_BR
dc.titleIdentificação de nós maliciosos em redes complexas baseada em visões locaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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