Show simple item record

dc.contributor.advisorAlbini, Luiz Carlos Pessoapt_BR
dc.contributor.authorGreca, Renan Domingos Merlin, 1994-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2018-10-29T11:40:54Z
dc.date.available2018-10-29T11:40:54Z
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/57615
dc.descriptionOrientador: Luiz Carlos Pessoa Albinipt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 21/05/2018pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p.54-60pt_BR
dc.descriptionÁrea de concentração: Ciência da Computaçãopt_BR
dc.description.abstractResumo: À medida em que computadores tornam-se menores e mais poderosos, a possibilidade de integrá-los a objetos do cotidiano é cada vez mais interessante. Ao integrar processadores e unidades de comunicação sem fio a veículos, é possível criar uma rede veicular ad-hoc (VANET), na qual carros compartilham dados entre si para cooperar e criar ruas mais seguras e eficientes. Uma solução descentralizada ad-hoc, que não depende de infraestrutura pré-existente, conexão com a internet ou disponibilidade de servidores, é preferida para que a latência de entrega de mensagens seja a mais curta possível em situações críticas. No entanto, assim como é o caso de muitas novas tecnologias, VANETs serão um alvo de ataques realizados por usuários maliciosos, que podem obter benefícios ao afetar condições de trânsito. Para evitar tais ataques, uma importante característica para redes veiculares é o gerenciamento de confiança, permitindo que nós filtrem mensagens recebidas de acordo com valores de confiança previamente estabelecidos e designados a outros nós. Para gerar esses valores de confiança, nós usam informações adquiridas de interações passadas; nós que frequentemente compartilham dados falsos ou irrelevantes terão valores de confiança mais baixos do que os que aparentam ser confiáveis. Este trabalho introduz TruMan, um modelo de gerenciamento de confiança para redes veiculares no contexto de trajetos diários, utilizando o Working Day Movement Model como base para a mobilidade de nós. Este modelo de movimentação permite a comparação entre VANETs e redes sociais tradicionais, pois é possível observar que pares de veículos podem se encontrar mais de uma vez em diversos cenários: por exemplo, eles podem pertencer a vizinhos ou colegas de trabalho, ou apenas tomar rotas similares diariamente. Através de repetidos encontros, uma relação de confiança pode ser desenvolvida entre um par de nós. O valor de confiança resultante pode também ser usado para auxiliar outros nós que podem não ter uma relação desenvolvida entre si. O TruMan é baseado em um algoritmo já existente, que é desenvolvido para redes centralizadas e focado em modelos ad-hoc estáticos; seus conceitos são adaptados para servir uma rede descentralizada e dinâmica, que é o caso de VANETs. Usando valores de confiança formados por interações entre nós, um grafo de confiança é modelado; suas arestas representam as relações de confiança entre pares de nós. Então, componentes fortemente conexos do grafo são formados, de forma que cada nó em um componente confie nos outros nós do mesmo componente direta ou indiretamente. Um algoritmo de coloração de grafo é usado no grafo de componentes resultantes e, usando os resultados de coloração, é possível inferir quais nós são considerados maliciosos pelo consenso da rede. TruMan é rápido, colocando pouca carga nos computadores dos veículos, e satisfaz a maioria das propriedades desejáveis para modelos de gerenciamento de confiança veiculares. Palavras-chave: redes veiculares, gerenciamento de confiança, identificação de nós maliciosos.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: As computers become small and powerful, the possibility of integrating them into everyday objects is ever more appealing. By integrating processors and wireless communication units into vehicles, it is possible to create a vehicular ad-hoc network (VANET), in which cars share data amongst themselves in order to cooperate and make roads safer and more efficient. A decentralized ad-hoc solution, which doesn't rely on previously existing infrastructure, Internet connection or server availability, is preferred so the message delivery latency is as short as possible in the case of life-critical situations. However, as is the case with most new technologies, VANETs might be a prime target for attacks performed by malicious users, who may benefit from affecting traffic conditions. In order to avoid such attacks, one important feature for vehicular networks is trust management, which allows nodes to filter incoming messages according to previously established trust values assigned to other nodes. To generate these trust values, nodes use information acquired from past interactions; nodes which frequently share false or irrelevant data will have lower trust values than the ones which appear to be reliable. This work introduces TruMan, a trust management model for vehicular networks in the context of daily commutes, utilizing the Working Day Movement Model as a basis for node mobility. This movement model allows the comparison of VANETs to traditional social networks, as it can be observed that pairs of vehicles are likely to meet more than once in several scenarios: for example, they can belong to neighbors or work colleagues, or simply take similar routes every day. Through these repeated encounters, a trust relationship can be developed between a pair of nodes. The resulting trust value can also be used to aid other nodes which might not have a developed relationship with each other. TruMan is based on a previously existing algorithm, which was developed for centralized networks and focused on static ad-hoc models; its concepts were adapted to serve a decentralized and dynamic network, which is the case of VANETs. Using trust values formed by node interactions, a trust graph is modeled; its edges represent trust relationships between pairs of nodes. Then, strongly connected components are formed so that each node in each component trusts other nodes in the same component directly or indirectly. A graph coloring algorithm is used on the resulting components graph and, using the coloring results, it is possible to infer which nodes are considered malicious by the consensus of the network. TruMan is fast, so it incurs low pressure on on-board computers, and is able to satisfy most desired properties for vehicular trust management models. Keywords: vehicular networks, trust management, malicious node identification.pt_BR
dc.format.extent60 p. : il. (algumas color.).pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectGerenciamento da informaçãopt_BR
dc.subjectCiência da Computaçãopt_BR
dc.subjectSistemas de comunicação sem fiopt_BR
dc.subjectVeiculospt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.titleTruMan : trust management for vehicular networkspt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record