Uma abordagem para tratamento da desconexão de dispositivos móveis na utilização de recursos de Grif computacional

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoA utilização de dispositivos móveis em ambientes de grid computacional tem sido explorada para aplicações técnico-científicas, que muitas vezes podem se beneficiar do poder computacional e mobilidade desses ambientes. Todavia, a integração dos dispositivos móveis requer um tratamento mais criterioso de algumas de suas limitações. Uma das vulnerabilidades existentes em uma configuração móvel é a sua imprevisibilidade quanto às suas conexões, assim, desconexões são usualmente freqüentes em ambientes móveis. Esta dissertação apresenta uma pesquisa sobre o tratamento das desconexões de dispositivos móveis utilizados pelos usuários para submissão e monitoração de aplicações em ambientes de grids computacionais. O conceito de workflow foi empregado para a submissão e monitoração de aplicações com várias tarefas para solução de um único problema. A abordagem proposta é constituída por um mecanismo de tratamento de falhas que possui três componentes: o observador, o analisador e o adaptador. Nos casos de desconexão, o mecanismo desenvolvido adapta o fluxo de execução das aplicações considerando a natureza da aplicação e as configurações prévias do usuário. Com a execução dos testes experimentais observou-se que o mecanismo proposto atua na verificação do status de conexão e, quando necessário, procede ao ajuste na execução da aplicação. Em adição, a abordagem possibilita o reinício de aplicações não finalizadas, sem perder o processamento já realizado. Neste contexto, o mecanismo garante a consistência das aplicações de maneira transparente para o usuário, bem como evita o desperdício dos recursos do ambiente grid. Desta forma, a abordagem atingiu com sucesso o objetivo de uma melhor utilização de um ambiente de grid computacional, através de um dispositivo móvel, considerando-se suas eventuais desconexões

An Architecture for Managing Data Privacy in Healthcare with Blockchain

With the fast development of blockchain technology in the latest years, its application in scenarios that require privacy, such as health area, have become encouraged and widely discussed. This paper presents an architecture to ensure the privacy of health-related data, which are stored and shared within a blockchain network in a decentralized manner, through the use of encryption with the RSA, ECC, and AES algorithms. Evaluation tests were performed to verify the impact of cryptography on the proposed architecture in terms of computational effort, memory usage, and execution time. The results demonstrate an impact mainly on the execution time and on the increase in the computational effort for sending data to the blockchain, which is justifiable considering the privacy and security provided with the architecture and encryption.N/

Protagonismo dos estudantes que desenvolvem atividades junto a um núcleo de tecnologia

Os avanços tecnológicos têm contribuído em diversas áreas do conhecimento, porém quando olhamos para a educação ainda vemos presente, muitas vezes, a metodologia de instrucionismo engessada e antiquada. Neste sentido, este trabalho busca alternativas construtivistas aliadas à tecnologia para o desenvolvimento do protagonismo dos estudantes. Por meio da aplicação de oficinas sobre tópicos em tecnologia em um laboratório maker com participantes do ensino médio, buscou-se implementar atividades que contribuam com o desenvolvimento cognitivo dos aprendizes. Com a realização de encontros, planejados em diferentes momentos, foi possível conduzir uma discussão fazendo a relação entre as percepções dos estudantes, as teorias construtivistas e os conceitos da cultura maker com vistas a adoção do papel de protagonista. Os resultados obtidos evidenciam que diferentes abordagens para o ensino de tecnologia contribuem para o desenvolvimento do estudante em seu processo de aprendizagem

Impact FD: An Unreliable Failure Detector Based on Process Relevance and Confidence in the System

International audienceThis paper presents a new unreliable failure detector, called the Impact failure detector (FD) that, contrarily to the majority of traditional FDs, outputs a trust level value which expresses the degree of confidence in the system. An impact factor is assigned to each process and the trust level is equal to the sum of the impact factors of the processes not suspected of failure. Moreover, a threshold parameter defines a lower bound value for the trust level, over which the confidence in the system is ensured. In particular, we defined a f l exi bi l i t y property that denotes the capacity of the Impact FD to tolerate a certain margin of failures or false suspicions, i.e., its capacity of considering different sets of responses that lead the system to trusted states. The Impact FD is suitable for systems that present node redundancy, heterogeneity of nodes, clustering feature, and allow a margin of failures which does not degrade the confidence in the system. The paper also includes a timer-based distributed algorithm which implements an Impact FD, as well as its proof of correctness, for systems whose links are lossy asynchronous or for those whose all (or some) links are eventually timely. Performance evaluation results, based on PlanetLab [1] traces, confirm the degree of flexible applicability of our failure detector and that, due to the accepted margin of failure, both failures and false suspicions are more tolerated when compared to traditional unreliable failure detectors

Implementing a flexible failure detector that expresses the confidence in the system

International audienceTraditional unreliable failure detectors are per process oracles that provide a list of nodes suspected of having failed. Previously, we introduced the Impact failure detector that outputs a trust level value which is the degree of confidence in the system. An impact factor is assigned to each node and the trust level is equal to the sum of the impact factors of the nodes not suspected to have failed. An input threshold parameter definesan impact factor limit value, over which the confidence degree on the system is ensured. The impact factor indicates the relative importance of the process in the set S, while the threshold offers a degree of flexibility for failures and false suspicions.We propose in this article two different algorithms, based on query-response message rounds, that implement the Impact FD whose conceptions were tailored to satisfy the Impact FD’s flexibility. The first one exploits the time-free message pattern approach while the second one considers a set of bounded timely responses. We also introduced the concept that a process can be PS−accessible (or ♦PS−accessible) which guarantees that the system S will always (or eventually always) be trusted to this process as well as two properties, P R(IT ) and PR(♦IT ), that characterize the minimum necessary stability condition of S that ensures confidence (or eventual confidence) on it. In both implementations, if the process that monitors S is P S−accessible or ♦PS−accessible, at every query round, it only waits (or eventually only waits) for a set of responsethat satisfy the threshold. A crucial facet of this set of processes is that it is not fixed, i.e., the set of processes can change at each round, which is in accordance with the flexibility capacity of the Impact FD

Artificial Intelligence of Things Applied to Assistive Technology: A Systematic Literature Review

According to the World Health Organization, about 15% of the world’s population has some form of disability. Assistive Technology, in this context, contributes directly to the overcoming of difficulties encountered by people with disabilities in their daily lives, allowing them to receive education and become part of the labor market and society in a worthy manner. Assistive Technology has made great advances in its integration with Artificial Intelligence of Things (AIoT) devices. AIoT processes and analyzes the large amount of data generated by Internet of Things (IoT) devices and applies Artificial Intelligence models, specifically, machine learning, to discover patterns for generating insights and assisting in decision making. Based on a systematic literature review, this article aims to identify the machine-learning models used across different research on Artificial Intelligence of Things applied to Assistive Technology. The survey of the topics approached in this article also highlights the context of such research, their application, the IoT devices used, and gaps and opportunities for further development. The survey results show that 50% of the analyzed research address visual impairment, and, for this reason, most of the topics cover issues related to computational vision. Portable devices, wearables, and smartphones constitute the majority of IoT devices. Deep neural networks represent 81% of the machine-learning models applied in the reviewed research.N/

Impact FD : um detector de falhas baseado na relevância dos processos e confiaça no sistema

Traditional unreliable failure detectors are per process oracles that provide a list of processes suspected of having failed. This work proposes a new and flexible unreliable failure detector (FD), denoted the Impact FD, that outputs a trust level value which is the degree of confidence in the system. By expressing the relevance of each process by an impact factor value as well as a margin of acceptable failures of the system, the Impact FD enables the user to tune the failure detection configuration in accordance with the requirements of the application: in some scenarios, the failure of low impact or redundant processes does not jeopardize the confidence in the system, while the crash of a high impact process may seriously affect it. Either a softer or stricter monitoring strategy can be adopted. In particular, we define some flexibility properties that characterize the capacity of the Impact FD to tolerate a certain margin of failures or false suspicions, i.e., its capacity of providing different sets of responses that lead the system to trusted states. The Impact FD is suitable for systems that present node redundancy, heterogeneity of nodes, clustering feature, and allow a margin of failures which does not degrade the confidence in the system. We also show that some classes of the Impact FD are equivalent to ­ and § which are fundamental FDs to circumvent the impossibility of solving the consensus problem in asynchronous message-passing systems in presence of failures. Additionally, based on different synchrony assumptions and message-pattern or timer-based approaches, we present three algorithms which implement the Impact FD. Performance evaluation results using real PlanetLab traces confirmthe degree of flexible applicability of our failure detector and, due to the accepted margin of failures, that false responses or suspicions may be tolerated when compared to traditional unreliable failure detectors.Detectores de falhas não confiáveis tradicionais são oráculos disponíveis localmente para processos deumsistema distribuído que fornecem uma lista de processos suspeitos de terem falhado. Este trabalho propõe um novo e flexível detector de falhas não confiável, chamado Impact FD, que fornece como saída um valor trust level que é o grau de confiança no sistema. Ao expressar a relevância de cada processo por um valor de fator de impacto, bem como por uma margem de falhas aceitáveis do sistema, o Impact FD permite ao usuário ajustar a configuração do detector de falhas de acordo com os requisitos da aplicação: em certos cenários, o defeito de umprocesso de baixo impacto ou redundante não compromete a confiança no sistema, enquanto o defeito de um processo de alto fator de impacto pode afetá-la seriamente. Assim, pode ser adotada uma estragégia de monitoramento com maior ou menor rigor. Em particular, definimos algumas propriedades de flexibilidade que caracterizam a capacidade do Impact FD para tolerar uma certa margem de falhas ou falsas suspeitas, ou seja, a sua capacidade de fornecer diferentes conjuntos de respostas que levam o sistema a estados confiáveis. O Impact FD é adequado para sistemas que apresentam redundância de nodos, heterogeneidade de nodos, recurso de agrupamento e permite uma margem de falhas que não degrada a confiança no sistema. Nós também mostramos que algumas classes do Impact FD são equivalentes a § e ­, que são detectores de falhas fundamentais para contornar a impossibilidade de resolver o problema do consenso em sistemas de transmissão de mensagens assíncronas na presença de falhas. Adicionalmente, com base em pressupostos de sincronia e nas abordagens baseada em tempo e padrão de mensagem, apresentamos três algoritmos que implementam o Impact FD. Os resultados da avaliação de desempenho usando traces reais do PlanetLab confirmam o grau de aplicabilidade flexível do nosso detector de falhas e, devido à margem aceitável de falhas, o número de falsas respostas ou suspeitas pode ser tolerado quando comparado a tradicionais detectores de falhas não confiáveis

An Architecture for Managing Data Privacy in Healthcare with Blockchain

With the fast development of blockchain technology in the latest years, its application in scenarios that require privacy, such as health area, have become encouraged and widely discussed. This paper presents an architecture to ensure the privacy of health-related data, which are stored and shared within a blockchain network in a decentralized manner, through the use of encryption with the RSA, ECC, and AES algorithms. Evaluation tests were performed to verify the impact of cryptography on the proposed architecture in terms of computational effort, memory usage, and execution time. The results demonstrate an impact mainly on the execution time and on the increase in the computational effort for sending data to the blockchain, which is justifiable considering the privacy and security provided with the architecture and encryption

A Failure Detector That Gives Information on the Degree of Confidence in the System

International audienceThis work proposes a new and flexible unreliablefailure detector, denoted Impact Failure Detector (FD), whoseoutput gives the trust level of a set of processes. By expressingthe relevance of each node by an impact factor value as well asan acceptable margin of failure in the system, the Impact FDenables the user to tune the failure detection configuration inaccordance with the requirements of the application: in somescenarios, the failure of low impact or redundant nodes does notjeopardize the confidence in the system, while the crash resultingfrom a high impact factor may seriously affect it. Either a softeror stricter monitoring is thus possible. Performance evaluationresults using real PlanetLab [1] traces confirm the degree offlexibility of our failure detector and that, due to the margin offailure, the number of false responses may be reduced when it iscompared with traditional unreliable failure detectors

An architectural proposal to protect the privacy of health data stored in the Blockchain

A Blockchain é um livro razão público, descentralizado e distribuído na rede peer-to-peer que utiliza uma estrutura de blocos para verificar e armazenar dados, empregando um mecanismo de consenso confiável. Com o rápido desenvolvimento dessa tecnologia nos últimos anos, diversas preocupações e empecilhos para a sua aplicação em alguns cenários começaram a surgir, dentre eles a privacidade sendo um dos tópicos apontados em vários trabalhos. Este trabalho propõe uma arquitetura para garantir a privacidade dos dados relacionados à área da saúde, que são armazenados dentro de uma rede Blockchain de maneira descentralizada, através do uso de técnicas de criptografia que serão comparadas como o RSA (Rivest-Shamir-Adleman) e o ECC (Elliptic Curve Cryptography).info:eu-repo/semantics/publishedVersio