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Segurança da Informação para Internet das Coisas (IoT): uma Abordagem sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
Nos Ăşltimos anos, identificou-se um crescimento notável de pequenos dispositivos tecnolĂłgicos conectados Ă internet trocando informações gerando o conceito de Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Muitos destes dispositivos sĂŁo encontrados apoiando diversos modelos de negĂłcio. Dispositivos que vĂŁo desde sensores cardĂacos HealthCare passando por relĂłgios, micro-ondas e atĂ© sensores de terremotos, furacões e tsunamis sendo estes fundamentais para a sociedade moderna. Embora existam inĂşmeras preocupações por parte da tecnologia quanto a restrição de processamento, memoria, bandwidth e energia devido ao tamanho reduzido destes dispositivos, pouco sabe-se sobre como alcançar nĂveis necessários de segurança afim de cumprir um conjunto de legislações de paĂses para estes dispositivos. No presente artigo iremos abordar a segurança da informação sob os aspectos da lei brasileira que trata da proteção de dados dos usuários, Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), aplicada a IoT. Aspectos como coleta, transmissĂŁo e armazenamento de dados pessoais e sigilosos descritos da lei sĂŁo desafios quando falamos de dispositivos restritos. Desta forma serĂŁo abordados os principais conceitos requeridos pela LGPD assim como a discussĂŁo sobre a aplicabilidade dos conceitos de segurança nestes dispositivos visando estar em conformidade com a LGPD
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4
While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge
of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In
the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of
Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus
crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced
environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian
Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by
2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status,
much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost
Segurança da Informação para Internet das Coisas (IoT): uma Abordagem sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
Nos Ăşltimos anos, identificou-se um crescimento notável de pequenos dispositivos tecnolĂłgicos conectados Ă internet trocando informações gerando o conceito de Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Muitos destes dispositivos sĂŁo encontrados apoiando diversos modelos de negĂłcio. Dispositivos que vĂŁo desde sensores cardĂacos HealthCare passando por relĂłgios, micro-ondas e atĂ© sensores de terremotos, furacões e tsunamis sendo estes fundamentais para a sociedade moderna. Embora existam inĂşmeras preocupações por parte da tecnologia quanto a restrição de processamento, memoria, bandwidth e energia devido ao tamanho reduzido destes dispositivos, pouco sabe-se sobre como alcançar nĂveis necessários de segurança afim de cumprir um conjunto de legislações de paĂses para estes dispositivos. No presente artigo iremos abordar a segurança da informação sob os aspectos da lei brasileira que trata da proteção de dados dos usuários, Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), aplicada a IoT. Aspectos como coleta, transmissĂŁo e armazenamento de dados pessoais e sigilosos descritos da lei sĂŁo desafios quando falamos de dispositivos restritos. Desta forma serĂŁo abordados os principais conceitos requeridos pela LGPD assim como a discussĂŁo sobre a aplicabilidade dos conceitos de segurança nestes dispositivos visando estar em conformidade com a LGPD
Implementação da Metodologia 5’S num Setor de Manutenção de uma Indústria Cerâmica
A necessidade de qualquer empresa se adaptar às condições de mercado
constitui uma constante e, se adicionarmos o fator globalização, torna-se um
imperativo. Face a esta situação, são muitas as empresas que começam a abandonar os
métodos de gestão, ditos “tradicionais”, e começam a perseguir novas metodologias,
com destaque para o Lean Manufacturing.
Neste contexto, assumindo-se como uma das ferramentas elementares da
filosofia Lean, a Metodologia 5’S apresenta como primordial objetivo a eliminação do
“desperdĂcio”, em paralelo com a criação de um ambiente de trabalho mais organizado,
limpo e seguro, contribuindo desta forma, para a otimização dos processos operacionais
de uma empresa.
A origem do termo “5’S”, fica a dever-se à letra inicial “S” de cinco palavras
japonesas que dĂŁo o nome a cada uma das etapas da prĂłpria metodologia. SĂŁo elas:
Seiri (Classificação e Separação), Seiton (Organização), Seiso (Limpeza), Seiketsu
(Estandardização), Shitsuke (Autodisciplina).
Neste trabalho, será analisada a capacidade da metodologia 5’S em eliminar o
desperdĂcio numa empresa do setor cerâmico tomada como referĂŞncia, bem como a
eficácia da mesma, no estabelecimento de um local de trabalho mais eficiente,
confortável, e seguro para os trabalhadores.ABSTRACT:
The companies must adapt to business requirements constantly, mainly if the
Globalization would be considered as factor. That is why so many companies are
starting to follow the Lean Manufacturing philosophy instead of Management
traditional methods.
Based on this scenario, the main purpose of 5S methodology, classified as one of
the most important lean manufacturing tools, is eliminate wasting while provide the
work environment clean, organized and safe, in that way, providing operational process
improvements.
The origin of 5S is regarding to initial letter "s" of five Japanese words which
represents every single step of the methodology, which are: Seiri (Classification and
Split), Seiton (Organization), Seiso (Cleaning), Seiketsu (Standard) and Shitsuke (Selfdiscipline).
During this project, it is going to be analyzed how the 5S methodology can affect
in the wasting elimination in a ceramic company taken as a reference, and its efficiency
as well to stablish one work environment more efficient, comfortable and safe for
employees