Segurança da Informação para Internet das Coisas (IoT): uma Abordagem sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)

Nos últimos anos, identificou-se um crescimento notável de pequenos dispositivos tecnológicos conectados à internet trocando informações gerando o conceito de Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Muitos destes dispositivos são encontrados apoiando diversos modelos de negócio. Dispositivos que vão desde sensores cardíacos HealthCare passando por relógios, micro-ondas e até sensores de terremotos, furacões e tsunamis sendo estes fundamentais para a sociedade moderna. Embora existam inúmeras 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 níveis necessários de segurança afim de cumprir um conjunto de legislações de países 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, transmissão e armazenamento de dados pessoais e sigilosos descritos da lei são desafios quando falamos de dispositivos restritos. Desta forma serão abordados os principais conceitos requeridos pela LGPD assim como a discussão 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

Public dataset for evaluating Port Scan and Slowloris attacks

Dataset used in the paper: Using Quadratic Discriminant Analysis by Intrusion Detection Systems for Port Scan and Slowloris Attack Classificatio

Segurança da Informação para Internet das Coisas (IoT): uma Abordagem sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)

Nos últimos anos, identificou-se um crescimento notável de pequenos dispositivos tecnológicos conectados à internet trocando informações gerando o conceito de Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Muitos destes dispositivos são encontrados apoiando diversos modelos de negócio. Dispositivos que vão desde sensores cardíacos HealthCare passando por relógios, micro-ondas e até sensores de terremotos, furacões e tsunamis sendo estes fundamentais para a sociedade moderna. Embora existam inúmeras 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 níveis necessários de segurança afim de cumprir um conjunto de legislações de países 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, transmissão e armazenamento de dados pessoais e sigilosos descritos da lei são desafios quando falamos de dispositivos restritos. Desta forma serão abordados os principais conceitos requeridos pela LGPD assim como a discussão sobre a aplicabilidade dos conceitos de segurança nestes dispositivos visando estar em conformidade com a LGPD