@MASTERSTHESIS{ 2018:1542007791,
 	title = {Um modelo de reputação com classificação via agrupamento para detecção de nós egoístas em redes oportunistas},
 	year = {2018},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6509",
 	abstract = "O avanço das tecnologias em infraestrutura de redes fez emergir uma nova gama de
 aplicações que se utilizam de múltiplos saltos, tais como as redes de sensores e as redes
 em malha sem fio. O conceito de redes tolerantes a atrasos e desconexões surgiu como
 uma solução para possibilitar a comunicação em cenários nos quais a comunicação é
 intermitente. Todavia, uma premissa básica para o bom desempenho dessas redes é
 a colaboração dos nós durante a comunicação. Essa colaboração é uma questão fundamental para o fluxo de dados e o desempenho global. Entretanto, devido a fatores
 como restrições de recursos próprios (por exemplo, buffer e energia), os nós eventualmente agem de maneira egoísta, deixando de colaborar com o fluxo de dados na rede.
 Portanto, é fundamental que exista um mecanismo distribuído que possa mensurar o
 grau de colaboração dos membros da rede a fim de melhorar a entrega das mensagens.
 Este trabalho propõe um modelo de detecção de egoísmo utilizando mecanismos de
 reputação, que possa qualificar outros membros da rede de acordo com seu grau de
 participação no fluxo de dados, podendo, desta forma, identificar nós egoístas e nós
 cooperativos. O ranqueamento é feito através de um método numérico executado durante os contatos. Uma vez qualificados, os membros da rede são classificados através
 de uma técnica de agrupamento, diferentemente de outros trabalhos encontrados na
 literatura. Os resultados experimentais, obtidos no ambiente de simulação The ONE,
 demonstram que o modelo aqui proposto e implementado é promissor e a técnica de
 agrupamento pode ser aplicada sem perda de confiabilidade, além se ser muito preciso
 quando a taxa de nós egoístas na rede aumenta.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}