Multiagent Prototype with Sensors Fusion and Fuzzy Logic for Assessment of Security Systems Availability

  • Daniel Gleison M. Lira Universidade Estadual do Ceará
  • Marcial P. Fernández Universidade Estadual do Ceará
  • Gustavo A. L. Campos Universidade Estadual do Ceará

Resumo


Este trabalho utiliza inteligência computacional para mitigação do problema de monitoramento da disponibilidade de sistemas de segurança (videovigilância, detecção de alarme, controle de acesso) em ambientes físicos (bancos, indústrias, hospitais). Para tanto, foi proposto um sistema com três agentes inteligentes: fusão de dados; inferência fuzzy para criação do Índice de Vulnerabilidade de Segurança Física (IVSF); monitoramento e ações no ambiente físico. Na validação do modelo, foi implementado protótipo com dispositivos e protocolos de comunicação baseados em Internet das Coisas (IoT). Os resultados do sistema proposto foram considerados satisfatórios, mostrando-se viável para implementação em ambiente físico real.

Referências

AYYUB, B. M. and KLIR, G. J. (2006). Uncertainty Modeling and Analysis in Engineering and the Sciences. Chapman Hall/CRC.

BARUA, A., MUDUNURI, L., and KOSHELEVA, O. (2014). Why trapezoidal and triangular membership functions work so well: Towards a theoretical explanation. Journal of Uncertain Systems, 8:164–168.

BRASIL (1983). Lei n° 7.102, de 20 de junho de 1983. Dispõe sobre a segurança para estabelecimentos financeiros. Diário Oficial da República Federativa do Brasil.

BRASIL (2012). Portaria 3.233/2012 DG/DPF, de 10 de dezembro de 2012. Diário Oficial da República Federativa do Brasil.

DAKHLALLAH, T., ZOHDY, M., and SALIM, O. (2011). Application of sensor similarity, complementarity and type-2 fuzzy logic to a dynamic security monitoring system.

FBSP (2022). Anuário brasileiro de segurança publica 2022. [link].

FERENCZ, K. and DOMOKOS, J. (2020). Using node-red platform in an industrial environment.

G.J., K. and B., Y. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and applications. Prentice Hall.

MARCONDES, J. S. (2022). Vulnerabilidade de segurança: O que é, classificação, exemplos. [link].

MQTTBox (2022). Mqttbox. [link].

NASCIMENTO, L. R. D. S. (2020). Proposta fuzzy para avaliação do desenvolvimento sustentável: um estudo de caso para o brasil. Mestrado, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Sorocaba.

NETO, A. B. L. (2018). A multi-agent system using fuzzy logic applied to e-health in order to monitor hypertension. Mestrado, Universidade Estadual do Ceará, Fortaleza.

NODE-RED (2022). Node-red. [link].

ONOFRE, S., SOUSA, P., and PIMENTÃO, J. P. (2015). Multi-sensor geo-referenced surveillance system. In 2015 10th International Symposium on Mechatronics and its Applications (ISMA), pages 1–6.

PEIXOTO, M. C. P. (2006). Engenharia social Segurança da informação na gestão corporativa. Brasport.

SIPELE, O., ZAMORA, V., ESPINO, A., and MIGUEL, A. (2018). Advanced driver’s alarms system through multi-agent paradigm.

TEJEDOR, J., PATRICIO, M. A., and MOLINA, J. M. (2010). Multi-agent based distributed semi-automatic sensors surveillance system architecture. In de Leon F. de Carvalho, A. P., Rodriguez-Gonzalez, S., De Paz Santana, J. F., and Rodriguez, J. M. C., editors, Distributed Computing and Artificial Intelligence, pages 317–324, Berlin, Heidelberg. Springer Berlin Heidelberg.

XU, W., HU, H., and YANG, W. (2019). Energy time series forecasting based on empirical mode decomposition and frbf-ar model. IEEE Access, 7:36540–36548.
Publicado
25/09/2023
Como Citar

Selecione um Formato
LIRA, Daniel Gleison M.; FERNÁNDEZ, Marcial P.; CAMPOS, Gustavo A. L.. Multiagent Prototype with Sensors Fusion and Fuzzy Logic for Assessment of Security Systems Availability. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 20. , 2023, Belo Horizonte/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 794-808. ISSN 2763-9061. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234458.