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Análisis de riesgos con la teoría de Dempster-Shafer para la planificación de ciudades inteligentes: el caso de Qatar

Autores: Al Sharif, Reem; Pokharel, Shaligram

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Análisis de riesgos con la teoría de Dempster-Shafer para la planificación de ciudades inteligentes: el caso de Qatar


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Ciudades inteligentes
Tecnología de la información y comunicación
Calidad de vida
Evaluación de riesgos
Teoría de Dempster-Shafer
Amenazas de seguridad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 38

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las ciudades inteligentes apoyan el mejoramiento de la calidad de vida de sus residentes, para lo cual se requiere el uso de una plataforma integrada robusta de tecnología de la información y comunicación. Sin embargo, no todas las ciudades cuentan con una infraestructura tecnológica similar y un entendimiento similar de la calidad de vida. Por lo tanto, se deben considerar la planificación holística, el apoyo de recursos, la seguridad, las actualizaciones continuas y las mejoras operativas dinámicas al planificar ciudades inteligentes. Sin embargo, una ciudad inteligente podría ser vulnerable a amenazas de seguridad y a la pérdida de información personal o clasificada debido a la complejidad de la integración tecnológica. Por lo tanto, se requeriría comprender y evaluar diferentes riesgos y la incorporación de mecanismos de gestión de riesgos para minimizar la exposición a vulnerabilidades en las ciudades inteligentes. Este documento propone un método de evaluación de riesgos utilizando la teoría de Dempster-Shafer para la planificación de ciudades inteligentes. La teoría de Dempster-Shafer se utiliza aquí para analizar las percepciones de riesgo de los expertos. El método de análisis de componentes principales se utiliza para analizar los datos obtenidos de la evaluación de riesgos. La aplicación de este método se determina a través de un caso de prueba de ciudad inteligente en Qatar.

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