Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 290)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Privacy issues of the Internet of Things
Název práce v češtině: Privacy issues of the Internet of Things
Název v anglickém jazyce: Privacy issues of the Internet of Things
Klíčová slova anglicky: internet of things, privacy, privacy issues, privacy patterns, privacy in the internet of things
Akademický rok vypsání: 2015/2016
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra distribuovaných a spolehlivých systémů (32-KDSS)
Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Tomáš Bureš, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 19.02.2016
Datum zadání: 28.02.2016
Datum potvrzení stud. oddělením: 03.03.2016
Datum a čas obhajoby: 16.06.2016 10:00
Datum odevzdání elektronické podoby:24.04.2016
Datum odevzdání tištěné podoby:28.04.2016
Datum proběhlé obhajoby: 16.06.2016
Oponenti: RNDr. Jan Kofroň, Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
The Internet of Things is the network of sensors, smart devices and, in general, any items embedded with electronics connected to the Internet. The IoT at large then allow collection and analysis of data from the IoT devices and offers control and useful insights in the data together with comparison and social sharing. This brings important challenges connected to privacy.

The subject of the thesis is to explore use cases of the internet of things and identify privacy issues. Then a set of best practices and guidelines to address these issues from the perspective of software architectures should be created. The final part of the thesis is to verify that these recommendations can be practically used. The thesis will come up with an idea how to implement them and will create proof of concept using one particular problem.
Seznam odborné literatury
[1] Ying, Jian, et al. Protecting Receiver-Location Privacy in Wireless. University of Florida. [Online] 2007. http://www.cise.ufl.edu/~sgchen/paper/infocom07a.pdf

[2] Byun, Ji-Won, et al. The University of Texas at Dallas. Efficient k-Anonymization Using Clustering. [Online] http://www.utdallas.edu/~muratk/courses/privacy08f_files/proj_files/Efficient%20k-Anonymization%20Using%20Clustering%20Techniques.pdf

[3] Popa, Ada, Balakrishnan, Hari and Blumberg, Andrew J. VPriv: Protecting Privacy in Location-Based Vehicular Services. Standford. [Online] http://math.stanford.edu/~blumberg/traffic/vpriv.pdf

[4] Microsoft. https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/services/iot-hub/. Microsoft Azure. [Online]
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK