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O crescimento da IoT vem possibilitando a criação de serviços cada vez mais personalizados, entre eles destacam-se os serviços industriais que muitas vezes lidam com massiva quantidade de dados. Porém à medida que a IoT cresce as suas ameaças são ainda maiores. Entre as ameaças estão os ataques de injeção de dados falsos (IDF) que se destacam por serem um dos mais agressivos às redes de dados como a IoT. Embora existam mecanismos que lidam com essa ameaça, eles não consideram a validação dos dados, principalmente sobre o serviço de agrupamento de dados. Este trabalho propõe um mecanismo de detecção de intrusão contra ataques IDF, chamado CONFINIT, sobre o serviço de disseminação de dados em IoT densa. Ele combina estratégias de vigilância watchdog e consenso colaborativo para a detecção de atacantes, garantindo a autenticidade dos dados coletados pelos dispositivos. O CONFINIT foi avaliado no NS-3 e obteve 99% de taxa de detecção, 3,2% de falsos negativos e 3,6% de falsos positivos, e aumentou em até 30% os agrupamentos sem ataques IDF.

The use of Wireless Sensor Networks (WSNs) has increased over the past years, supporting applications such as environmental monitoring, security systems, and multimedia streaming. These networks are characterized by a many-to-one traffic pattern. Hence, sensor nodes near to the sink have higher energy consumption, being prone to earlier deaths and failures. Those areas overloaded with high traffic rates are called Hot Spots, and their emergence creates and expands energy holes that compromise network lifetime and data delivery rates, and may result in disconnected areas. This chapter provides an overview of techniques to mitigate Hot Spot impacts, such as the uneven distribution of sensors, routes that balance energy consumption, sink mobility, and the use of unequal clustering. Further, it depicts the approach for achieving mitigation of sink centered Hot Spots. Finally, this chapter presents conclusions and future research perspectives.