Navegando por Palavras-chave "Internet of Things"

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    Cartilha IoT - Internet of Things. Telegestão em Saúde Conceitos e Aplicações
    (Virgílio Gustavo da Silva, 2023-07-14) Silva, Virgílio Gustavo da [UNIFESP]; Santos, Vagner Rogério dos [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/0921491281575273; http://lattes.cnpq.br/0295352456535701
    Cartilha que apresenta conceitos sobre Internet das Coisas na telegestão em saúde.
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    Acesso aberto (Open Access)
    Enhancing artificial neural networks for smarter applications on low-cost resource-constrained microcontrollers
    (Universidade Federal de São Paulo, 2024-03-21) Nascimento, Alexandre [UNIFESP]; Basgalupp, Márcio [UNIFESP]; Melo, Vinicius; http://lattes.cnpq.br/5205741481605855; http://lattes.cnpq.br/4922142296922435
    A convergência da Inteligência Artificial (IA) com a Internet das Coisas (IoT), AIoT, torna os dispositivos mais capazes em áreas como saúde, cidades inteligentes e agricultura, desempenhando um papel crucial na promoção de práticas sustentáveis e na melhoria dos esforços de conservação ambiental. No entanto, a incorporação da IA em nós computacionais de borda da IoT apresenta desafios, como a necessidade de microcontroladores superiores, que aumentam os custos e impedem soluções em larga escala. Esta tese propõe novas abordagens para lidar com três lacunas principais no uso de redes neurais artificiais (ANN, do inglês Artificial Neural Networks) em dispositivos de borda baseados em microcontroladores de baixo custo. A primeira lacuna é que as estratégias existentes para executar ANN em dispositivos de borda frequentemente resultam em acurácia reduzida e ainda exigem microcontroladores poderosos. A segunda lacuna é que os grandes conjuntos de dados necessários para treinar ANN aumentam o custo de retreino e tornam qualquer iniciativa de retreino em dispositivos de borda inviável. Finalmente, a execução de aplicacões utilizando ANN em dispositivos de borda é limitada devido à sua capacidade computacional restrita. Para abordar essas lacunas, esta tese propõe novas estratégias de treino e sintonia fina de ANN para melhorar a precisão de pequenas ANNs. As estratégias de treino propostas se baseiam na troca de otimizadores de treinamento e de pequenos sub conjuntos de dados derivados do conjunto original. Com isso, se foi possível alcançar qualidade semelhante à obtida com conjuto de dados maiores, mas utilizando conjuntos de dados menores. Por exemplo, em um experimento, foi possível atingir 80% de acurácia com apenas 52% dos dados utilizados num treino convencional. Além disso, propõe-se uma técnica para fazer a sintonia fina da ANN e adaptá-la à ANN para executar em microcontroladores de baixo-custo (ex: 8 bits), permitindo desempenho às vezes superior em comparação com benchmarks em processadores mais poderosos. Neste trabalho, um total de 16 hipóteses foram formuladas e, para testá-las, um total de 7,392,380 ANNs foram treinadas e avaliadas em 9 datasets distintos. Os resultados contribuem para o desenvolvimento de ANNs mais leves e melhores para dispositivos de borda menos poderosos, bem como criam uma agenda de pesquisa sobre a mistura de otimizadores para o treinamento de ANNs. Este trabalho estabelece o primeiro benchmark de IA para microcontroladores de 8 bits compatíveis com a plataforma Arduino.
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    Acesso aberto (Open Access)
    Segurança Cibernética de Dados em Redes LoRaWAN com Servidores de Rede de Terceiros
    (Universidade Federal de São Paulo, 2021-06-10) de Moraes, Poliana [UNIFESP]; da Conceição, Arlindo Flavio; Batista, Daniel; http://lattes.cnpq.br/2934786440085983; http://lattes.cnpq.br/1725477351660877; http://lattes.cnpq.br/4759215146674764
    The age of the Internet of Things is daily bringing the connection of new devices to the Internet, expecting fifty billion units by 2021. Internet of Things devices are nowadays one of the most relevant targets as an entrance for security attacks. LoRaWAN is a new wide-area wireless network technology used in Internet of Things long-range communication and it is specified to provide high data security resilience using end-to-end encryption. LoRaWAN application is a system of a system concept, and a commercial solution is usually shared with numerous parties. Then, LoRaWAN applications can operate with a third-party network server that can not be assumed as a trusted entity. In that scenario, the data can undergo an integrity attack. As the network server owns the network session key, the payload encryption is done using a XOR operation and the protocol specification is opened allowing to determine easily the data location. Furthermore, in a LoRaWAN specification version 1.0, the network server also knows the parameters to calculate an application session key that allows the network server to perform a confidentiality attack. This study aims to develop a security mechanism to improve data security resilience in LoRaWAN applications that use third-party network servers. Following that objective, an Internet of Things system was designed based on the LoRaWAN specification version 1.0. A prototype was built with Radioenge LoRa communication components in end device and gateway. The Things Network server was applied as network and application server. A risk assessment was executed to demonstrate the hazards of third-party network servers in data security. To mitigate the identified risks against unauthorized data access, a proprietary payload is proposed to be included in the application layer. The proprietary payload is formed by the data and the 4 last bytes of its SHA256 hash to delivery integrity in the application layer. Finally, the entire payload is encrypted by AES-CTR to provide confidentiality to the integrity parameter. To be easily reused in end devices of LoRaWAN applications, the proposed security mechanism was encapsulated in a library, and it is available in https://github.com/polimoraes/LoRaWANDataSecurity. In conclusion, when LoRaWAN is implemented with third-party network servers, it is essential to include additional security mechanisms to increase data security resilience, and the security mechanism developed in this work can provide resilience to LoRaWAN applications complied with 1.0 and 1.1 specification versions.