Mestrado em Informática – Ramo: Computação em Nuvem
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Browsing Mestrado em Informática – Ramo: Computação em Nuvem by Subject "Azure"
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- Métodos de Autenticação em Cloud ComputingPublication . Neto, Manuley dos SantosEste trabalho tem como objectivo, documentar e demonstrar de modo prático, a importância dos métodos de autenticação em Cloud Computing e determinar, de uma forma concreta, as diferenças entre os fornecedores Microsoft Azure e Amazon AWS. Neste projecto, serão abordados os conceitos dos métodos de autenticação no nosso dia-a-dia e, comparados de uma forma eficiente, bem como a segurança que podemos encontrar e os tipos de métodos utilizados pelo Microsoft Azure e Amazon AWS.
- Privacidade num mundo com crescente dataminingPublication . Bastos Fonseca, Gercia RosaA rápida evolução do tráfego de dados nas redes sociais, que pode ser utilizado em estudos de análise de sentimento sobre determinados produtos, marcas, serviços etc. Além disso, os campos da computação em nuvem foram uma das áreas mais interessantes em estudos de pesquisa. Neste trabalho, recorremos à análise de dados de um dos principais provedores de serviços em nuvem: o Microsoft Azure, para analisar a equidade e a privacidade de um processo de recrutamento online. Para o fazer, um conjunto de dados foi extraído de uma base de dados open source, os quais consistem em dados pessoais disponibilizados num inquérito. Nós estudamos e analisámos a forma de tornar o processo mais justo, em detrimento da raça ou sexo. A esse respeito, muitas organizações tendem a aplicar a política da diversidade aos seus recursos humanos de forma eficaz para tentar obter um impacto positivo. Os resultados são analisados e explicados, em detalhe, em termos de classificações de polaridade para demonstrar o impacto da análise de equidade e para apoiar as decisões das organizações. Podemos observar nos resultados da classificação de regressão linear que a categoria race é melhor para o Microsoft Azure com o uso de uma API, em comparação com a regressão simples, a percentagem de sex é maior para a regressão simples em comparação com o Fairlearn.