Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC)
O Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC) é um evento anual realizado pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e pelo Laboratório de Redes de Computadores (LARC). Ao longo de mais de três décadas de realização, o SBRC firmou-se como o mais importante evento científico nacional em redes de computadores e sistemas distribuídos, e um dos mais concorridos em informática.
A Comparative Performance Study of the Matrix /sync Endpoint on Synapse and Tuwunel
Matrix is an open protocol for federated communication, primarily implemented by the Synapse server, with Tuwunel as an alternative. Client–server interaction relies on the synchronization (sync) mechanism, which delivers events and updates throughout the application lifecycle. This paper presents a controlled experimental comparison of Synapse and Tuwunel based on nearly 17,000 sync requests under increasing load and different filtering strategies. Results show that Tuwunel achieves lower response times in three of four configurations, but it does not yet support Simplified Sliding Sync (SSS) correctly. SSS on Synapse delivers the lowest latency across the evaluated settings. We also report saturation and resource trends under increasing load.
A Framework for Network Traffic–Based DDoS Attack Detection and Explanation
This paper presents TRACE-NET, an auditable and governed framework for network traffic-based DDoS attack detection and explanation. TRACE-NET combines a traffic classifier with feature attribution to generate instancelevel explanations grounded in observable flow behavior. A deterministic jury score summarizes the epistemic support of each detection by jointly assessing model confidence and the structure of characteristic attributions, penalizing weak, ambiguous, or single-dominant evidence independently of ground truth. A Large Language Model (LLM) is used strictly as a post-hoc translation layer. Experiments on the CICDDoS2019 dataset show that TRACE-NET reduces explanation risk inflation from 88% to 32%,by anchoring explanations to auditable reliability signals, aligning operational security requirements with emerging regulatory demands for transparent, accountable, and risk-aware AI systems in network security.
Adaptive Block Size and Block Timeout for Hyperledger Fabric Networks
Permissioned blockchains must sustain stable performance under time-varying transaction arrival rates. In Hyperledger Fabric (HLF), block configuration parameters, such as block size (BS) and block timeout (BT), strongly affect performance, particularly throughput and transaction latency. We propose an adaptive framework that monitors network workload and automatically reconfigures BT and BS across consecutive time windows to improve HLF performance. As a proof of concept, we implement two adaptation strategies from the literature within the framework: aHLF (adapted from a batch control for the Practical Byzantine Fault Tolerance protocol) and FabMAN (originally designed for HLF). We then compare the performance of these strategies with the default fixed-block configuration in HLF, based on experiments on an AWS-based HLF network deployment under a dynamic workload profile. Results show that the adaptive strategies outperform the default configuration. In particular, at the peak workload, the best-performing strategy (FabMAN) achieves 44% higher throughput and 38% lower latency than the default configuration, indicating the benefits of the proposed adaptive blockchain framework.
Agente K-alibra: Estratégia para Seleção de K-Clientes em Aprendizado Federado autônoma
O Aprendizado Federado (FL) estabeleceu-se como uma abordagem robusta para o treinamento distribuído de modelos, preservando a privacidade dos dados. Contudo, FL ainda sofre de problemas de escalabilidade e sobrecarga de rede. Uma das estratégias de mitigação pode ser através da seleção dinâmica de clientes, porém, a maioria dos trabalhos foca qualitativamente em quais clientes selecionar e não considera o número de clientes selecionados. Essa rigidez impede que o sistema se adapte adequadamente à dinâmica temporal do sistema distribuído, resultando em altos números de clientes ou poucos clientes de modo ineficiente. Essa falha é ocasionada pela dificuldade de algoritmos estáticos em adaptar-se dinamicamente às necessidades do sistema. Para mitigar essa rigidez, apresentamos o K-Agent, um orquestrador baseado em Language Models (LM) que ajusta dinamicamente o número de clientes via um ciclo de percepção, raciocínio e ação. Experimentos demonstram que o agente equilibra custos e estabilidade, reduzindo o tráfego de dados entre 44,4% e 59% comparado à literatura, validando a eficácia de agentes na otimização de hiperparâmetros em FL.
Agente VAMOS! Planejamento de Rotas Veiculares Cientes de Contexto Semântico com Agentes de LLM
Sistemas de navegação tradicionais priorizam a eficiência métrica, como tempo ou distância, mas falham frequentemente na interpretação de intenções humanas complexas e dependentes do contexto. Embora os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) demonstrem potencial para preencher essa lacuna semântica, sua integração direta em Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS) enfrenta barreiras críticas de escalabilidade, latência e dependência de conectividade. Para superar esses desafios, este trabalho apresenta o VAMOS(Vehicular Agent for Multi-objective Optimization and Semantics), um agente híbrido desenhado para operar eficientemente embarcado. O VAMOS desacopla o raciocínio semântico da otimização espacial, combinando Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) locais para a interpretação de intenções com algoritmos de grafos clássicos para a execução de rotas. A avaliação experimental em três cenários urbanos demonstra que o VAMOS atinge acurácia e completude superiores a 91% utilizando modelos compactos. Além disso, os resultados evidenciam um trade-off favorável: embora modelos massivos apresentem um ganho marginal de qualidade (3%), o VAMOS oferece uma redução significativa no overhead computacional e de comunicação, validando a viabilidade de assistentes de navegação semanticamente conscientes.
Agregação Dinâmica de Enlaces e Redistribuição de Fluxos em Redes SDN Híbridas
Este trabalho propõe uma solução inovadora para agregação dinâmica de enlaces e redistribuição adaptativa de tráfego em redes SDN híbridas, denominada H-DLAFR (Hybrid Dynamic Link Aggregation and Flow Redistribution). A proposta integra mecanismos de controle SDN e protocolos tradicionais, permitindo a identificação automática de interfaces, a formação dinâmica de grupos de agregação e a migração de fluxos em tempo real. Complementarmente, introduz-se a política H-LARP (Hybrid Load-Adaptive Redistribution Policy), responsável pela redistribuição inteligente de fluxos e pela autorecuperação de enlaces mediante a geração automatizada de pacotes RARP.
Agrupamentos em Redes IIoT Baseados em Q-Learning Resilientes à Falhas de Quebra de Enlace
A adoção da Internet das Coisas Industrial (IIoT) é fundamental aos ambientes produtivos, exigindo redes de comunicação robustas e resilientes que garantam as suas operações. À medida que as falhas de enlace ameaçam a continuidade das operações industriais, elas comprometem a qualidade do serviço e paralisam processos críticos. Este trabalho propõe o SECTIONAL, uma abordagem baseada em Q-Learning para promover a resiliência das organizações topológicas de agrupamentos em redes IIoT. Um agente é treinado online em ambiente simulado para detectar falhas e tomar decisões corretivas de forma autônoma, reorganizando a estrutura da rede diante de alterações na conectividade. O SECTIONAL visa reduzir o impacto de falhas de comunicação, melhorar a continuidade dos serviços e demonstrar a viabilidade do uso de inteligência artificial para o gerenciamento adaptativo de redes industriais. O SECTIONAL foi avaliado no NS-3 gerenciando um ambiente IIoT e obteve uma eficiência na mitigação de falhas, alcançando taxas de realocação superiores a 96% em alguns casos e mantendo a rede operacional nos cenários avaliados.
Alocação de Blocos de Recursos em Redes Sem Fio Considerando Fatiamento de Rede e Comunicação D2D Utilizando Aprendizado por Reforço Profundo
Neste artigo, consideramos um cenário de redes sem fio composto por uma única Estação Base (BS - Base Station) onde ocorrem Instâncias de Fatia de Rede (NSI - Network Slice Instances) e Comunicação Dispositivo a Dispositivo (D2D - Device-to-Device). A fim de resolver o problema complexo de alocação de Blocos de Recursos (RBs - Resource Blocks) levando em consideração os Acordos de Nível de Serviço (SLAs - Service Level Agreements) em cada NSI, propomos uma abordagem denominada DDPG-KRP, baseada no algoritmo de Gradiente de Política Determinística Profunda (DDPG - Deep Deterministic Policy Gradient), com o algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN - K-Nearest Neighbors) e no método de Penalização de Recompensa (RP - Reward Penalization). Os resultados de simulações mostram que o algoritmo proposto supera significativamente outros métodos baseados em Aprendizagem por Reforço Profundo (DRL - Deep Reinforcement Learning).
Além de um Único Retrato: Análise Temporal da Exposição de Usuários em Dados de Mobilidade
A crescente disponibilidade de dados de mobilidade urbana em larga escala intensifica os riscos à privacidade, uma vez que usuários podem ser reidentificados a partir de um pequeno número de observações espaço-temporais. Embora perfis de mobilidade sejam amplamente utilizados para caracterizar o comportamento de deslocamento dos usuários, seu papel na explicação e no direcionamento de estratégias de proteção à privacidade ainda é pouco compreendido, especialmente sob uma perspectiva longitudinal. Neste trabalho, investigamos a relação temporal entre perfis de mobilidade e a vulnerabilidade dos usuários em dados de mobilidade urbana. Nossa metodologia combina a identificação de perfis de mobilidade com duas técnicas complementares de quantificação de vulnerabilidade: uniqueness, que captura a vulnerabilidade espaço-temporal, e uma abordagem baseada na técnica do hipercubo, que captura a vulnerabilidade comportamental. Utilizando dados de telefonia móvel da cidade do Rio de Janeiro ao longo de três semanas consecutivas, realizamos uma análise longitudinal da evolução dos perfis de mobilidade e dos níveis de vulnerabilidade. Os resultados mostram que, embora os usuários mudem frequentemente de perfil de mobilidade ao longo do tempo, seus níveis de vulnerabilidade permanecem amplamente estáveis. Além disso, observamos que os perfis de mobilidade não diferenciam de forma significativa a vulnerabilidade dos usuários, indicando que estratégias de proteção baseadas em perfis podem ser pouco eficazes. Por fim, mostramos que a vulnerabilidade comportamental se concentra de forma consistente em um pequeno conjunto de métricas de mobilidade, sugerindo que a proteção direcionada a essas dimensões pode reduzir substancialmente a exposição da maioria dos usuários.
An Experimental Framework for Studying Non-IID Data in Federated Learning for Network Telemetry
The increasing complexity of emerging 5G and 6G network environments has intensified the need for data-driven automation under heterogeneous and dynamic conditions. Federated Learning (FL) is a promising paradigm in this context. This paper presents an experimental framework to generate realistic Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID) datasets through controlled execution of a distributed service and telemetry collection, aiming to improve the applicability of FL in network automation. Using Apache Cassandra as a representative cloud-native application, we construct datasets exhibiting temporal and structural heterogeneity. We statistically characterize these datasets and evaluate their impact on regression models and horizontal federated learning using a Wide & Deep architecture. Results show that while horizontal federation improves generalization compared to direct cross-dataset transfer, its performance degrades under pronounced structural Non-IID conditions, highlighting both its potential and limitations.
An Opportunistic Key Exchange Scheme for Location Information Sharing on UAV Networks Resilient to MiM Attacks
As unmanned aerial vehicles (UAVs) demand wireless technologies for their communication, they become prone to serious security threats that aim to compromise the integrity and confidentiality of the exchanged control data, standing out man-in-the-middle (MiM) attacks as one of the most damaging. Besides, UAV networks require essential critical services for their regular operation, like the UAV location service. Key exchange is one way to protect UAV communications against MiM attacks. This paper proposes KEYSUAV, a key exchange scheme to enable a resilient location information sharing on UAV networks against MiM attacks. KEYSUAV relies on opportunistic approaches and on the lightweight cryptographic standard ASCON, an algorithm designed for resource-constrained devices like UAVs. Simulation results show that KEYSUAV over the FlySafe system detected 100% of compromised messages sent by a MiM attacker with a slight reduction in UAVs’ spatial awareness, around 4.5%, thus fostering the resilience of the location service for UAV networks.
Anonimização de Traços Wi-Fi com Controle do K-Anonimato em Ambientes de Execução Confiável
O monitoramento Wi-Fi possui diversas aplicações, como localização e contagem de pessoas. Porém, é fundamental preservar a privacidade dos usuários. Por outro lado, dispositivos de coleta que operam em locais públicos e sem supervisão estão sujeitos a ataques que podem comprometê-los. Este trabalho apresenta um sniffer que utiliza ambientes de execução confiáveis no processo de coleta de traços para anonimizar os dados no dispositivo de forma segura. Assim, o anonimato de dados previamente armazenados é preservado, mesmo na presença de atacantes que controlem o sistema operacional do dispositivo. Para isso, o sniffer implementado garante um nível de k-anonimato dos endereços MAC. Ademais, a implementação realizada otimiza o uso de memória RAM para apenas 10 MB, considerados os ambientes tradicional e de execução confiável, possibilitando a implementação em dispositivos limitados. Os experimentos revelam que a latência adicional das rotinas criptográficas no ambiente confiável não impede o monitoramento Wi-Fi em cenários realistas.
Análise de Vulnerabilidades em Configurações Padrão de Serviços em Provedores de Computação em Nuvem
Este trabalho apresenta uma análise comparativa das vulnerabilidades de segurança originadas por configurações padrão (default settings) nos principais provedores de nuvem (AWS, Azure e GCP). A adoção acelerada de serviços em nuvem introduziu desafios complexos no Modelo de Responsabilidade Compartilhada. Para investigar este cenário, desenvolveu-se um framework de auditoria automatizada utilizando Infraestrutura como Código (Terraform) e orquestração via CI/CD no GitHub Actions com estratégia de execução matricial paralela. Esta automação submeteu 15 cenários de infraestrutura distintos à auditoria de 165 controles de segurança via análise estática (Checkov). Os resultados revelaram uma taxa global de falha de 60,6% nos recursos recém-criados. O trabalho aponta que a segurança em nuvem exige a transição para Guardrails automatizados integrados às esteiras de desenvolvimento.
Análise do impacto da qualidade de rede na experiência do jogador em jogos de realidade virtual
O cloud gaming em VR tende a ser mais exigente do que o cloud gaming tradicional, pois combina requisitos de responsividade e de qualidade visual com restrições adicionais de imersão. Motivado por esse cenário, este trabalho investiga se é possível identificar relações entre a QoE relatada por jogadores e aspectos da QoS em um serviço de cloud gaming VR, considerando métricas de delay, jitter e perda, tanto no vídeo recebido quanto nos comandos enviados pelo cliente. Para isso, foi montada uma testbed baseada em streaming SteamVR e registramos a QoE em escala ACR de 7 pontos com 54 participantes e 776 instâncias. Os resultados apontam relações consistentes entre QoE e QoS, com significância principalmente para jitter e perda de vídeo, além de efeitos sobre delay, enquanto a perda de comandos não se mostrou relevante. Foram observados efeitos associados ao perfil e ao comportamento, como menor QoE entre jogadores com maior tempo semanal, aumento de QoE com a recência (nível de familiaridade) e queda com o aquecimento. A análise também sugere que as restrições mais severas ocorrem ao buscar níveis máximos de QoE e que diferentes perfis podem priorizar o vídeo ou os comandos.
Análise do uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala na Geração de Códigos para Simulação de Redes utilizando o Mininet-WiFi
O presente artigo investiga a capacidade de modelos de linguagem de grande escala (LGEs) em gerar scripts em Python para um emulador de redes cabeadas e sem fio, o Mininet-Wifi. O estudo realiza uma análise dos fatores que influenciam a eficácia desses modelos na produção de códigos funcionais em três níveis de complexidade. Para cada nível, foram aplicados prompts simples e detalhados, a fim de analisar como as instruções influenciam no desempenho dos códigos gerados. O estudo ainda compara o melhor modelo online e um modelo local open-weight na reprodução de um exemplo oficial do Mininet-WiFi, avaliando sua capacidade de gerar scripts funcionais semelhantes. Esses resultados buscam reforçar o potencial dos LGEs para representar estruturas de rede e apoiar a automação de simulações.
Análise Empírica do Desempenho do Tráfego em Nível de Fluxo em Enlaces de Internet via Satélite LEO
As redes de satélites em Órbita Baixa da Terra (Low Earth Orbit - LEO) surgiram como uma solução promissora para conectividade global, porém a estabilidade de seu desempenho sob alta demanda de usuários ainda permanece pouco explorada. Uma pergunta de pesquisa atual é com que frequência handovers satelitais e a variabilidade do enlace impactam a Qualidade de Experiência (Quality of Experience - QoE) quando um único terminal atende múltiplos usuários. Este artigo propõe uma avaliação empírica da capacidade da Starlink de suportar um evento científico com até 90 clientes simultâneos como backhaul principal. Foi conduzido um experimento em ambiente real, correlacionando perfis de tráfego em nível de fluxo, métricas de qualidade do sinal satelital e uso de recursos do roteador de borda em uma infraestrutura local intencionalmente superdimensionada. Os resultados mostram que a rede sustentou com sucesso picos de vazão agregada superiores a 200 Mb/s, mantendo a latência estável entre 30–50 ms.
AoI-U: Uma Análise do Trade-off entre Fairness Temporal e Utilidade Estatística na Seleção de Clientes em Aprendizado Federado
O trabalho analisa como políticas de seleção de clientes afetam o aprendizado federado (AF) sob dados não-IID, explorando o trade-off entre fairness temporal (via Age of Information, AoI) e utilidade estatística (via entropia das predições). Propõe-se o framework AoI-U, que combina ambos os critérios com um parâmetro α. Experimentos com CIFAR-10 mostram que AoI gera participação uniforme, entropia concentra atualizações e o método misto reduz desigualdade mantendo desempenho competitivo. Embora as acurácias finais sejam semelhantes, as trajetórias de convergência diferem. Os resultados indicam que fairness e utilidade interagem de forma não trivial e influenciam a dinâmica do AF.
Aprendizado Federado com Geração de Embeddings para Controle da Heterogeneidade Estatística
O Aprendizado Federado permite o treinamento colaborativo de modelos de aprendizado de máquina sem o compartilhamento de dados locais, sendo uma alternativa promissora diante de crescentes preocupações com a privacidade. Contudo, a heterogeneidade na distribuição dos dados entre os clientes permanece um dos principais desafios, afetando negativamente o desempenho dos modelos. Neste trabalho, propomos o FLEG, uma abordagem que alterna o treinamento de um classificador com o de uma Rede Adversária Generativa Condicional (CGAN) para aumentar os conjuntos de dados dos clientes e reduzir a heterogeneidade estatística da federação e, consequentemente, melhorar o desempenho do modelo classificador. Diferentemente de abordagens convencionais, o FLEG gera embeddings sintéticos em vez de imagens, adicionando uma camada extra de proteção a possíveis vazamentos de dados. Os resultados experimentais mostram que o FLEG supera a baseline FedAvg em até 14 pontos percentuais na acurácia de validação no conjunto CIFAR-10, nas configurações avaliadas. O código está disponível em https://github.com/gustavoguaragna/FLEG.
Aprendizado Federado Hierárquico: Uma Perspectiva Analítica com Redes de Petri Estocásticas
Avaliar Aprendizado Federado Hierárquico (HFL) em ambientes densos é difícil devido a limitações de escala e à variabilidade de rede e recursos. Embora arquiteturas hierárquicas empreguem servidores intermediários para agregações parciais, analisar seu comportamento por simulação ou experimentação ainda é custoso para explorar múltiplas configurações. Este artigo propõe um modelo em Redes de Petri Estocásticas (SPN) para representar HFL com servidor central e servidores intermediários. O modelo estima métricas de taxa de conclusão de rodadas, tempo médio de rodada e probabilidade de descarte. Os resultados mostram que aumentar o número de servidores intermediários melhora a vazão, reduz o tempo médio de rodada e amplia a capacidade operacional sob cargas elevadas. Em um cenário avaliado, a expansão de dois para quatro servidores intermediários reduziu o tempo médio de rodada em mais de 60% e elevou a taxa de conclusão de rodadas em até 160%.
Aprendizado por Reforço Distribuído para Otimização da Vazão em Redes TSCH
O protocolo Time Slotted Channel Hopping (TSCH) tem sido amplamente adotado em cenários industriais e de Internet das Coisas devido à sua confiabilidade e eficiência energética; contudo, apesar da existência de diversos mecanismos de escalonamento focados na robustez, ainda há uma lacuna no que se refere à otimização da vazão, uma das métricas mais relevantes em redes. Nesse contexto, este trabalho propõe uma abordagem de aprendizado por reforço distribuído baseada em Q-learning para a otimização da vazão em redes TSCH, na qual cada nó sensor atua como um agente autônomo que aprende localmente a melhor alocação de slots de transmissão ao longo do tempo. A solução foi implementada no Contiki-NG e emprega uma função de recompensa multicritério capaz de capturar diferentes aspectos do desempenho da rede, sem a necessidade de controle centralizado ou de troca excessiva de informações entre os nós, reduzindo a sobrecarga de comunicação. O processo de aprendizado é contínuo, permitindo adaptação dinâmica às condições da rede, e os resultados obtidos indicam o potencial do aprendizado por reforço como mecanismo eficaz para o escalonamento adaptativo em redes TSCH.
ASTRA: Adaptive Student-Teacher Method for Robust Aggregation and Client Drift Reduction in Federated Learning
Federated Learning (FL) faces critical convergence challenges when client data is heterogeneous (Non-IID). Existing solutions often trade computational efficiency for stability, incurring a high overhead. This paper proposes ASTRA (Adaptive Student-Teacher Method for Robust Aggregation and Client Drift Reduction in Federated Learning), a method that integrates geometric regularization with a dynamic self-distillation mechanism. Unlike static approaches, ASTRA employs a curriculum-based schedule that transitions from intensive guidance to periodic semantic correction. This strategy ensures that local updates remain aligned with the global objective (mitigating client drift), while drastically reducing the computational cost of the teacher model. Experimental results in Non-IID CIFAR-10 demonstrate that ASTRA outperforms the structural baseline (FedProx) by 32.7% in accuracy under severe heterogeneity, effectively preventing catastrophic divergence while maintaining training speeds within 2.3% of the lightweight FedAvg algorithm.
Ataques de Envenenamento de Rótulos contra a Detecção de Zero-Day em Sistemas de Detecção de Intrusão Colaborativos
Sistemas de Detecção de Intrusões (IDSs) colaborativos, como as Redes de Conselhos (CNs), ampliam a detecção de ataques zero-day por meio da troca de recomendações entre nós autônomos. Entretanto, esse mecanismo torna-se vulnerável a ataques de envenenamento de rótulos, capazes de se propagar pelos conselhos trocados. Este trabalho formaliza um novo tipo de ataque denominado envenenamento de conselhos e avalia o seu impacto em IDSs baseados em CNs, analisando a dinâmica de aprendizado e o desempenho de detecção em um cenário ciberfísico com veículos aéreos não tripulados. Experimentos em uma CN de três nós, com taxas de envenenamento de 0%, 50% e 100%, mostram aumento de conflitos entre classificadores quando há envenenamento seletivo e degradação severa da detecção de zero-day quando há envenenamento total, culminando no colapso da inteligência colaborativa.
Ataques DoS Mitigados por Autoscaling: Uma Abordagem Analítica Transiente para Avaliar Sistemas Multicamadas
Ataques DoS (Denial of Service) ainda afetam sistemas de microserviços com múltiplas camadas, onde o congestionamento costuma aparecer primeiro na entrada do sistema. Para reduzir esse acúmulo, usa-se autoscaling para aumentar o paralelismo quando a ocupação cresce. Na prática, comparar configurações de autoscaling para preparação contra DoS é difícil porque os efeitos mais importantes aparecem ao longo do tempo (crescimento, pico e recuperação) e não apenas no regime estacionário. Este trabalho propõe uma abordagem analítica baseada em modelagem estocástica para estudar, de forma controlada e reprodutível, como parâmetros de autoscaling alteram a dinâmica temporal do congestionamento sob DoS. A avaliação foca na utilização da fila de entrada ao longo do tempo, permitindo observar pico, atraso até a reversão e tempo de retorno a níveis baixos.
Auditable Flood Attack Detection using Isolation Forest with Decision Predicate Graphs
In computer networks, anomaly alerts are frequent, but there is an explainability gap between an anomaly alert and the observable network evidence needed for triage and incident reporting. We evaluate Isolation Forest on CICIoT2023 IoT traffic for DoS/DDoS flood attacks and interpret the learned trees with Decision Predicate Graphs (DPGs). Using fixed benign baselines, we test a Single, Dual, and Triple Attack Scenario while sweeping the attack fraction rate. We report precision, recall, F1 and error rates on fixed test sets, and use DPG predicates and co-occurrence relations to trace how network flows become outliers, turning model decisions into auditable network-level conditions that remain interpretable under mixed attacks and contaminated training.
Avaliação de Estimadores de Largura de Banda e Impactos em Aplicações de Vídeo 360º em Tempo Real
Streaming de vídeo 360° em tempo real exige baixa latência e alta qualidade sob oscilações de rede. Sem estimativa de largura de banda, o codificador pode exceder a capacidade do enlace, causando filas e perdas, ou subutilizá-lo. Neste trabalho, avaliamos um controle adaptativo de taxa por chunk guiado por estimativas de largura de banda e, em paralelo, uma codificação por tiles guiada por saliência, que redistribui o bitrate entre regiões do quadro sem alterar a taxa global. Comparamos, sob o mesmo protocolo experimental, estimadores externos ao pipeline de compressão baseados em TCP INFO e em goodput medido no receptor, além do Google Congestion Control (GCC) com Transport-Wide Congestion Control (TWCC) e de uma taxa fixa. Os resultados mostram que os estimadores preservam a qualidade em baixa largura de banda e, em alta largura de banda, contêm o crescimento do chunk mantendo qualidade semelhante. No melhor caso com saliência, o TCP INFO elevou o Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) em 1,25 dB com aumento negligenciável no tamanho do arquivo.
Avaliação de Inferência em Edge AI sob Restrições Embarcadas em um Sistema Robótico Simulado Baseado na Internet das Coisas Robóticas
Este trabalho avalia inferência Edge AI na Internet das Coisas Robóticas (IoRT). Três CNNs foram embarcadas em um ESP32-S3 de forma interligada a um cenário industrial simulado via MQTT no CoppeliaSim. Constatouse uma grave discrepância entre estimativas teóricas de memória vis-à-vis sua alocação real: a MobileNetV2 consumiu 204% mais arena que a conversão acusava em placa, falhando junto da pré-treinada V3 nos ensaios embarcados práticos. Apenas a CNN autoral operou com fluidez sistêmica efetiva e 100% de acerto sob 53,87 ms consumindo enxutos 38,4 KB estáticos, isolando predições fidedignas no chão de fábrica simulado. Código: https://github.com/Keltonmd/EdgeAI_SBRC.
Between Packets and Predictions: Analyzing the Overhead of In-Network Machine Learning in Programmable Switches
Recent advances in programmable data planes have sparked significant interest in executing machine learning inference directly within network devices. Prior work demonstrates the feasibility of this paradigm across diverse applications, ranging from Network Security to Quality of Service. However, the network-level performance overhead and effects in perceived quality remain largely unexplored. This paper assesses the impact of executing machine learning inference inside network devices on key metrics such as throughput, queueing delay, and application quality. Through controlled experiments covering web traffic, bulk file transfer, and video streaming, the performance of machine-learning-enabled pipelines is contrasted with standard forwarding. Specific attention is given to adaptive video delivery, where MPEG-DASH metrics indicate that while adaptive mechanisms preserve playback stability, the integration of additional processing features leads to a saturation of quality gains and a marked increase in tail latency. The findings provide valuable insights into the systemic costs of embedding intelligence into smartswitch data planes.
C2N: Bridging CAMARA Service APIs and 3GPP Core Network Exposure Function
The exposure of 5G network capabilities to third-party applications is fundamental for realizing the Network-as-a-Service (NaaS) paradigm. However, the complexity of native 3GPP interfaces, particularly the Network Exposure Function, creates a significant barrier for application developers. The CAMARA project addresses this challenge by standardizing developer-friendly service APIs, yet the Transformation Function that is responsible for translating these APIs into network-native interfaces remains underspecified and typically implemented as a proprietary black box. This paper presents C2N, an opensource Transformation Function for the CAMARA Traffic Influence API. We propose a modular architecture comprising seven components that implement a three-phase semantic mapping strategy: direct mapping; logical transformation with topology enrichment; and structural mapping. This approach bridges the abstraction gap between CAMARA’s developer-oriented interface and the 3GPP specification of the Network Exposure Function Northbound APIs. We validate C2N using a 5G testbed built with free5GC and UERANSIM, demonstrating successful traffic steering from a latency-degraded path to an alternative performance-satisfactory one. We make publicly available the necessary code and information for reproducibility and provide a reference for researchers investigating API translation strategies in the mobile networks NaaS ecosystem.
CAIROS: Controle Adaptativo do Aprendizado Federado em Redes Sem Fio
O aprendizado federado veicular (Vehicular Federated Learning – VFL) é aplicado ao treinamento dos modelos de IA para assegurar a privacidade dos dados dos usuários. Entretanto, os clientes apresentam maior variação no canal de comunicação do que em cenários estáticos devido à alta mobilidade dos clientes, ultrapassando o tempo limite para o envio de resposta da rodada. Isso reduz o desempenho do sistema, pois as atualizações de clientes retardatários são descartadas se ultrapassarem o tempo limite de envio na rodada. Este trabalho propõe o CAIROS, uma estratégia para o treinamento de modelos no aprendizado veicular, que permite que cada cliente estime suas condições de rede e de computação por meio de um modelo LSTM. A partir da estimativa, o cliente decide se continua o treinamento ou antecipa o envio dos parâmetros calculados para evitar o estouro do tempo limite. Os resultados mostram que o CAIROS, comparado ao FedAvg, reduz a incidência de descarte de atualizações por estouro de temporizador no VFL em até 38%, aumentando a acurácia dos modelos treinados em até 25%.
Capacidade de um Enlace Óptico com um Número Finito de Fontes Ópticas sob Tráfego Uniforme
Esse artigo apresenta uma comparação dos desempenhos previstos pelos modelos de Erlang e de Engset para um enlace óptico a partir da observação da taxa média de chegada de requisições espectrais uniformes, que é tomada como uma variável observável comum aos dois modelos. Para isso, são estudadas separadamente as dinâmicas da ocupação espectral e do engajamento das fontes, porém articuladas entre si pela variável observada, tendo em vista que o número de conexões alocadas é sempre igual ao de fontes ativas. A pesquisa discutiu as condições de equilíbrio entre o protagonismo das fontes e o antagonismo do espectro, e determinou em que condições ele ocorre. Com base nesse estudo, foi calculada a capacidade efetiva de um enlace capaz de acomodar 11 conexões ao mesmo tempo, para o número de fontes variando de 1 a 100.
Chaos-K8s: Avaliação Sistemática de Disponibilidade em Clusters Kubernetes
A dependência crescente de serviços digitais críticos tornou a disponibilidade um requisito estratégico, porém a variedade de configurações possíveis em clusters Kubernetes dificulta antecipar o comportamento do sistema frente a falhas. Apesar dos avanços em técnicas de experimentação controlada, ainda é pouco explorado como relacionar configurações do cluster a métricas de disponibilidade percebidas pelos usuários. Este trabalho propõe o Chaos-K8s, uma solução que orquestra campanhas de testes de falhas em componentes (plano de controle, nós e pods), realizando descoberta automática da infraestrutura, calibração de MTTR por componente e medição de tempo de indisponibilidade, com o objetivo de permitir que administradores quantifiquem o impacto de diferentes configurações sobre a disponibilidade percebida pelos usuários finais. O estudo de caso demonstrou a eficácia do Chaos-K8s na avaliação de configurações, resultando em estimativas de disponibilidade validadas por modelagem em Rede de Petri Estocástica, com 95% de confiança.
Characterization of Mobile Augmented Reality Tasks Supported by Edge Computing Resources
Mobile Augmented Reality (MAR) applications rely on computationally intensive and latency-sensitive tasks such as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and object detection, which challenge mobile devices. Offloading these workloads to edge servers is promising, yet realistic workload and traffic models remain scarce, especially under heterogeneous CPU–GPU infrastructures. This paper presents an empirical characterization of computational demand, memory usage, and IP traffic generated by SLAM and YOLObased object detection using an enhanced MR-Leo prototype (eMR-Leo). Experiments are conducted under controlled conditions with USB tethering to isolate application-level traffic. Results show that SLAM is CPU-bound with limited gains from GPU acceleration, while object detection is highly parallel and benefits significantly from GPU offloading. Object detection latency is reduced from 148 ms to approximately 4 ms per frame (approximately 98% reduction), enabling real-time performance. Based on these measurements, we derive statistical workload models for both tasks, covering instruction counts, memory usage, and traffic patterns, supporting realistic simulation and performance evaluation of edge-assisted MAR systems.
CLEVeR: Aprimorando a Eleição de Líderes de Cluster em Redes AD Hoc
Redes Veiculares Ad Hoc (VANETs) requerem mecanismos eficientes de eleição de líderes para mitigar a sobrecarga de comunicação em ambientes altamente dinâmicos. Estratégias existentes geralmente se baseiam em métricas topológicas de centralidade, mas negligenciam a estabilidade da mobilidade, o que pode resultar em líderes que rapidamente perdem representatividade. Este artigo apresenta o CLEVeR, um modelo preditivo de eleição de líderes baseado em clusters que integra conectividade e mobilidade veicular por meio de um Gradient Boosting Regressor para estimar um score de liderança. Ao substituir a seleção puramente baseada em métricas por inferência supervisionada, a abordagem produz líderes mais estáveis e representativos sem introduzir sobrecarga computacional significativa. Simulações conduzidas em cenários urbanos realistas demonstram que o CLEVeR alcança scores de liderança superiores e reduz a instabilidade da mobilidade em mais de 40% quando comparado a métodos baseados em Betweenness e Closeness, além de apresentar menor variabilidade entre as execuções.
Comparative Performance Analysis of IaC Tools for Deploying Containerized SDN Topologies in Cloud Environments
This paper presents a comparative analysis of Infrastructure as Code (IaC) tools applied to the automation of containerized Software-Defined Networking (SDN) topologies in cloud environments. The study highlights the increasing complexity of modern networks and the necessity for efficient and automated management through NetDevOps principles. It explores the capabilities of popular IaC tools, specifically Ansible and Terraform, in the provisioning and deployment of SDN topologies using Containernet and Docker. The research includes a quantitative analysis of runtime performance across network topologies (Single, Linear, and Tree) and evaluates tool efficiency in creating and destroying network scenarios. As results, we present how the tools perform in terms of execution time, providing insights into advantages and challenges associated with using different IaC tools automating emulated network environments.
Controle Interoperável no Contínuo Computacional de IoT com Agentes de IA
A crescente adoção da agricultura inteligente, como resposta às demandas por maior produtividade, qualidade do produto e uso eficiente de recursos naturais, exige infraestruturas ciberfísicas cada vez mais avançadas e resilientes. Nesse contexto, um dos principais desafios de infraestrutura e computação é garantir interoperabilidade, baixa latência e confiabilidade em sistemas distribuídos ao longo do contínuo IoT–borda–nuvem. A literatura tem abordado esses desafios por meio de arquiteturas em nuvem, computação de borda, gêmeos digitais e tecnologias de IoT, ainda marcadas pela fragmentação e integrações ad hoc. Este trabalho propõe uma arquitetura de borda com multiagentes interoperáveis, baseada em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e no Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), para integrar decisão, monitoramento e atuação de forma coordenada. Os resultados experimentais mostram que, em comparação com um controlador estruturado, a abordagem com LLM amplia a flexibilidade diagnóstica em cenários dependentes de contexto, ao custo de maior latência e maior consumo de recursos.
Criptografia Pós-Quântica para IoT: Avaliação de Algoritmos em Dispositivos Embarcados
Este artigo avalia a viabilidade do emprego do Module Lattice-based Key Encapsulation Mechanism (ML-KEM), padrão de troca de chaves pós-quântico definido pelo National Institute of Standards and Technology (NIST) em 2024, em dispositivos embarcados. O ML-KEM é comparado com alternativas clássicas, como RSA e ECDH, por meio de medições de tempo de execução, consumo de energia e uso de memória em uma plataforma baseada no ESP32. Também é proposta uma arquitetura de segurança voltada a cenários IoT pós-quânticos. Os resultados experimentais mostram que o ML-KEM apresenta operações de troca de chaves mais rápidas e energeticamente mais eficientes do que algoritmos clássicos de segurança equivalentes, ao custo de um maior consumo de stack. A arquitetura proposta foi implementada e validada em um ambiente IoT com duas placas ESP32, demonstrando tempos de resposta compatíveis com aplicações práticas e confirmando a viabilidade do uso do ML-KEM em dispositivos com recursos intermediários.
Cybersecurity in the CAN Protocol: A Systematic Mapping of Attacks and Vulnerabilities in Practical Scenarios
The technological evolution of vehicles has expanded their attack surface, exposing the CAN (Controller Area Network) protocol to critical vulnerabilities. This paper presents a Systematic Literature Mapping (SLM) analyzing 196 studies focused on practical experiments. Results highlight the prevalence of Spoofing and Injection attacks targeting critical functions like braking and steering. The study identifies a significant lack of standardized attack taxonomy and risk classification in the literature. Furthermore, it distinguishes between legacy architectures and emerging UN R155-compliant vehicles, which implement defenses such as Security Gateways, marking a transition towards secure-by-design automotive ecosystems.
Da Sinapse à Borda com MI-X: Escoltando o Usuário no Edge-Cloud-Continuum
As estratégias atuais de Computação em Névoa enfrentam dificuldades para atender às demandas computacionais dinâmicas e aos rigorosos requisitos de baixa latência de Interfaces Cérebro–Computador (BCI), prejudicando a alocação eficiente de recursos e a consistência do desempenho sob mobilidade dos usuários e condições de rede em constante mudança. Para enfrentar esse desafio, este trabalho apresenta uma estratégia para a alocação de aplicações BCI modulares sensíveis à latência em uma arquitetura hierárquica de Computação em Névoa, instanciada neste estudo por meio de um cenário de jogo baseado em EEG (eletroencefalograma). A abordagem minimiza a latência e os tempos de resposta ao mesmo tempo em que otimiza a utilização dos recursos computacionais. Desenvolvemos um algoritmo de alocação dinâmica, avaliando-o sob diferentes modelos de mobilidade e analisando seu desempenho em múltiplas configurações de computação em névoa. Os resultados demonstram redução da latência e uso mais eficiente de recursos, confirmando a eficácia da abordagem proposta em ambientes névoa–borda–nuvem.
Degradação de Desempenho de Contramedidas Estáticas a Ataques de Negação de Serviço de Baixo Volume
Sistemas de detecção de intrusão baseados em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado enfrentam limitações decorrentes da dependência da distribuição do tráfego de rede observada na fase de treinamento. Este artigo analisa a robustez do classificador XGBoost frente a ataques de negação de serviço de baixo volume com parâmetros dinâmicos. Os resultados mostram que variações na taxa de transmissão, duração e ciclo do ataque distanciam o tráfego real daquele visto em treino, caracterizando uma deriva de conceito. Esse fenômeno degrada severamente o desempenho de detecção do classificador. Os experimentos demonstram uma redução significativa na revocação e na pontuação F1. Enquanto ambas as métricas mantinham-se inicialmente acima de 96%, após a deriva de conceito e considerando o pior cenário, os valores reduziram para 65,99% e 79,34%, respectivamente. Portanto, contramedidas estáticas falham em generalizar para cenários dinâmicos, exigindo mecanismos de adaptação contínua para preservar a eficácia do classificador.
Desafios de Escalabilidade e Resiliência em SDN sob Mobilidade: Uma Análise Exploratória do OpenFlow
Com a evolução das Redes Definidas por Software (SDN), o suporte a ambientes com alta mobilidade tornou-se um desafio significativo. Este trabalho avalia o desempenho de três controladores SDN amplamente utilizados — ONOS, RYU e implementação de referência do OpenFlow — quando combinados com quatro modelos distintos de mobilidade: Manhattan Grid, Gauss-Markov, Random Direction e Random Waypoint. O objetivo é investigar, por meio de um estudo exploratório, as limitações do OpenFlow e das estratégias de gerenciamento de fluxos em cenários móveis, como redes veiculares, aéreas e IoT móvel, bem como identificar possíveis caminhos para sua adoção mediante adaptações arquiteturais e operacionais. Os resultados indicam que, embora as arquiteturas SDN apresentem boa escalabilidade, as configurações reativas de gerenciamento de fluxos apresentam perdas de desempenho expressivas em ambientes altamente móveis. Em contrapartida, ONOS e OpenFlow Reference demonstraram maior estabilidade em cenários menores, mas atingiram limites de desempenho em condições mais severas. Os resultados reforçam a importância de estratégias proativas e de adaptações no protocolo para garantir a confiabilidade das redes SDN em cenários de alta mobilidade.
Detecting Route Changes from RTT Measurements using XGBoost and Feature Engineering
We address the route-change detection task of the Second Data Challenge CT-Mon/RNP 2025. Given consecutive traceroute measurements for a fixed origin–destination pair, the goal is to predict whether a route change occurred, using only last-hop RTT samples and probing metadata under extreme class imbalance. We propose a lightweight, pair-centric feature engineering pipeline that summarizes short-horizon RTT dynamics (e.g., step changes and deviations from rolling baselines), sampling irregularity, and reply/probe ratios, and trains a global XGBoost classifier with imbalance-aware weighting and validation-based threshold selection. On a held-out validation split, the resulting model achieves high discriminative performance (AUC-ROC 0.9956) and operates at a recall-oriented point (recall 0.93, precision 0.60 for route changes), making it suitable for monitoring and alerting applications. We further analyze gain-based feature importance, showing that consecutive RTT step differences and short-window deviations dominate the predictive signal.
Detecção de Ataques DDoS em Tempo de Execução baseado em Modelo Transformer Otimizado por Chunks
Os ataques de negação de serviço distribuídos (do inglês, Distributed Denial of Service – DDoS) estão cada vez mais rápidos em sua execução e mais prejudiciais. Assim, detectá-los rapidamente se torna crucial. As soluções que empregam modelos robustos de IA possuem tempos de inferência de vários segundos ou minutos na detecção de ataques. Este artigo propõe um método de detecção de ataques DDoS baseado em chunks com uma arquitetura Transformer, permitindo a detecção em fluxo de rede em tempo de execução. O método captura o tráfego e o processa em janelas temporais decompostas em janelas menores, reduzindo o custo computacional e classificando a janela binariamente. Nos experimentos, o método alcançou 99% de acurácia, e a identificação de janelas maliciosas foi realizada em 35 ms.
Detecção de Ataques de Phishing por Meio de Modelos de Linguagem
A sofisticação dos ataques de phishing, impulsionada por IA generativa, limita a eficácia de métodos tradicionais baseados em regras. Este trabalho apresenta o VerificAI, um sistema híbrido para detecção em tempo real de phishing em e-mails e SMS, integrando LLMs, SLMs, RAG, validação de URLs e Aprendizado Ativo. O sistema permite o envio de mensagens suspeitas a um chatbot com resposta automatizada e explicável. Experimentos com conjuntos de dados reais comparam modelos em nuvem e locais. Os resultados mostram que a versão VerificAI com LLMs em nuvem atinge até 97% de F1-score, enquanto a versão do VerificAI com SLMs locais oferece desempenho competitivo com menor latência e maior privacidade.
Detecção de Ataques na Borda da Rede com Embeddings de Séries Temporais
Os sistemas de detecção de intrusão na borda da rede identificam atividades suspeitas ou maliciosas posicionados nos dispositivos de borda. Eles permitem identificar e reagir a ameaças antes que elas se propaguem. Esse tipo de sistema de detecção é valioso em arquiteturas de rede como a nuvem, redes IoT e redes 5G/6G. Nesses casos, a borda é o ponto com maior exposição e os dispositivos de borda apresentam limitações que devem ser consideradas diante das defesas atuais, caras computacionalmente. Este artigo propõe o TinyFlow-EdgeNIDS, um sistema de detecção de ataques baseado em modelos leves treinados com embeddings de séries temporais. Ele explora a representação em embeddings para viabilizar alta eficácia de detecção com baixo custo computacional em cenários de borda. Os resultados indicam F1-score de até 0,954 utilizando modelos quantizados de apenas 1,45 KB, favorecendo a implantação em dispositivos restritos. Também, a avaliação com tráfego perturbado sugere estabilidade do detector sob alterações em atributos observáveis do tráfego.
Detecção de Oportunidades de Sanduíche MEV via Grafo de Fluxo de Controle de Contratos Inteligentes
As Finanças Descentralizadas (DeFi) têm transformado o ecossistema financeiro ao permitir negociações sem intermediários, mas também introduz novos vetores de ataque. Estratégias do tipo Sanduíche MEV exploram configurações inseguras de derrapagem de preço em trocas descentralizadas, gerando perdas financeiras significativas aos usuários. Enquanto as mitigações atuais focam predominantemente na camada de rede, há uma lacuna em ferramentas preventivas de auditoria de código. Este trabalho propõe uma abordagem de análise estática baseada em Gráfico de Fluxo de Controle para detectar a ausência de proteções de limite de preço em contratos inteligentes. Nossa metodologia rastreia o código de contratos inteligentes Solidity da rede Ethereum, visando identificar parâmetros inseguros ou não validados pelo usuário. Resultados preliminares demonstram que o detector alcançou uma acurácia de 78,9% em protocolos DeFi reais, contribuindo para a segurança preventiva em redes Blockchain.
Detecção de vulnerabilidades em bytecodes de contratos inteligentes no Ethereum via embeddings do CodeBERT
O Ethereum é uma plataforma de criptomoedas que permite a execução de contratos inteligentes, programas autônomos que operam em uma rede descentralizada. As vulnerabilidades nesses contratos representam grandes riscos financeiros e de segurança nos ecossistemas blockchain, motivando a automatização do processo de detectá-las. Este trabalho estuda a detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentes Ethereum usando embeddings derivados de bytecode. Embeddings são representações vetoriais geradas por modelos de linguagem, que capturam as características estruturais de texto. Essas representações foram usadas como entrada para os algoritmos de regressão logística, árvore de decisão e floresta aleatória, com o fim de detectar quais contratos possuem vulnerabilidades. Os resultados mostram que os embeddings contêm informações úteis para distinguir contratos vulneráveis de não vulneráveis. O estudo também constata que a alteração da distribuição original dos dados durante o treinamento afeta significativamente o desempenho, destacando a sensibilidade das abordagens baseadas em embeddings às estratégias de amostragem.
Dimensionamento Control-Aware de Controladores Compartilhados em Ambientes de Borda Kubernetes para Sistemas IIoT
Este trabalho investiga o dimensionamento de controladores fuzzy compartilhados em ambientes de computação de borda baseados em Kubernetes para sistemas IIoT com controle em tempo real. A partir de uma análise experimental envolvendo diferentes plantas, regimes operacionais e configurações de carga, é caracterizado o compromisso entre qualidade de controle (QoC), requisitos temporais e custo computacional. Os resultados mostram que métricas tradicionais de computação são insuficientes para capturar limites críticos do sistema, sendo métricas temporais baseadas em percentis fundamentais para identificar regiões de operação inviáveis. Com base nesses achados, é proposta uma política de dimensionamento control-aware capaz de selecionar o número mínimo de controladores que satisfaz simultaneamente restrições de QoC e tempo real, com maior eficiência em relação a estratégias convencionais.
Do Aprendizado Centralizado ao Federado: O Que Acontece com a Explicabilidade dos Modelos?
Este artigo investiga o impacto do aprendizado federado (FL) na explicabilidade de modelos de aprendizado de máquina, com foco em explicações baseadas em valores SHAP. É proposta uma metodologia comparativa entre modelos treinados de forma centralizada e federada, considerando cenários com distribuição uniforme e não uniforme dos dados entre clientes. A abordagem avalia a similaridade das explicações por meio de métricas como distância do cosseno, similaridade de rankings e consistência de sinais, sendo validada com o conjunto de dados EHMS para detecção de ataques em sistemas de saúde. Os resultados mostram que modelos federados produzem explicações distintas das centralizadas e que a heterogeneidade dos dados afeta significativamente a consistência das explicações. Em cenários uniformes, explicações locais e globais são consistentes, enquanto em cenários não uniformes tornam-se divergentes.
Drones-DT: Gerenciamento Dinâmico de Frotas de Drones Representados por Gêmeos Digitais
Sistemas de entregas com drones têm se mostrado uma alternativa promissora para aplicações urbanas que exigem rapidez e flexibilidade operacional. Contudo, a variabilidade da demanda dificulta o dimensionamento adequado da frota, podendo resultar em subutilização de recursos ou em violações de Acordos de Nível de Serviço (SLA), especialmente relacionados ao tempo médio de entrega. Este trabalho propõe Drones-DT, uma arquitetura de Gêmeo Digital baseada em um modelo de Redes de Petri Estocásticas para o gerenciamento dinâmico de frotas de drones. O Drones-DT é continuamente sincronizado com um simulador de drones e realiza análises preditivas do tipo what-if para estimar métricas de desempenho. A partir dessas estimativas, um mecanismo de decisão orientado por SLA ajusta dinamicamente a quantidade de drones em operação. Os resultados indicam que a abordagem proposta mantém o cumprimento do SLA ao mesmo tempo em que reduz a quantidade média de drones utilizados quando comparada a estratégias estáticas.
Em Direção ao Realismo Espacial: Um Modelo de Mobilidade Humana Baseado em Small World In Motion e OpenStreetMap
Modelos de mobilidade humana desempenham um papel fundamental na avaliação de redes móveis e oportunísticas, influenciando diretamente padrões de conectividade e desempenho de protocolos. Embora modelos sintéticos ofereçam simplicidade e escalabilidade, eles frequentemente desconsideram restrições espaciais reais, enquanto abordagens baseadas em mapas ou traços reais aumentam o realismo à custa de maior complexidade e menor reprodutibilidade. Este artigo propõe o modelo SWIM-OSM, uma extensão do modelo Small World In Motion (SWIM) que incorpora restrições espaciais a partir de dados do OpenStreetMap. O modelo preserva os princípios centrais do SWIM, combinando proximidade e popularidade dos destinos, ao mesmo tempo em que restringe o movimento dos nós a grafos urbanos reais. Resultados experimentais obtidos com o simulador The ONE indicam que o SWIM-OSM produz métricas de mobilidade e desempenho de rede mais realistas e conservadoras quando comparado a modelos puramente sintéticos, configurando-se como uma alternativa equilibrada para simulações de redes oportunísticas em ambientes urbanos.
Ember: Asynchronous Dynamic Data Serving for PyTorch Distributed Training
Advancements in natural language processing (NLP) and computer vision (CV) have led to substantial growth in data and model sizes, often requiring the distribution of the model and data across multiple GPUs and machines to accelerate training. Existing tools such as PyTorch Distributed Data-Parallel (DDP) operate at a low level of abstraction, requiring vast knowledge of distributed training. Therefore, users must adapt workflows to rigid tools or rebuild the entire code for each model and implementation, which can lead to performance issues. We introduce Ember, a customizable distributed training framework with new data distribution mechanisms. Ember utilizes remote procedure calls to decouple data loading logic from model synchronization, ensuring efficient computational resource utilization while maintaining accessibility and customization. To evaluate Ember’s performance, we compare its core training features with Ray, a powerful distributed framework, to ensure that our functions can be competitive with state-of-the-art implementations. The results of testing Ember use on datasets and models show that the framework achieves its goals, reducing GPU idle time and optimizing data transfer, achieving competitive training times with our baseline while utilizing its new asynchronous services with up to 36% less memory usage.
Enforcing Service Stability for WebAssembly Extended Reality Workloads at the Edge: A Quality of Service Aware Orchestration Framework
Modern Extended Reality (XR) applications require stringent low-latency processing that often exceeds the capabilities of end-user devices, necessitating computation offloading to the network edge, which is addressed by Multi-access Edge Computing (MEC). However, the resource-constrained and heterogeneous nature of MEC poses significant orchestration challenges. In this context, traditional distributed application orchestration and load balancing methods can lead to severe Quality of Service (QoS) degradation for immersive applications. This work addresses this gap by proposing a QoS-aware orchestration framework designed specifically for distributed WebAssembly (Wasm) computer vision workloads. We first provide a comparative analysis of Wasm runtimes against Docker containers, demonstrating that Wasm significantly reduces the memory footprint while maintaining comparable inference performance. Taking advantage of these benefits, we evaluate a custom orchestration mechanism that uses active QoS probing to enforce strict performance thresholds. The results reveal that the proposed orchestrator successfully enforces service stability. This evaluation shows that combining lightweight runtimes with active QoS-aware orchestration is a prerequisite for viable XR applications at the edge.
Escalonamento de Recursos de Rádio para Suporte ao Aprendizado Federado em Redes 5G
Este artigo propõe um algoritmo de escalonamento para tarefas de Aprendizado Federado em redes 5G considerando tráfego de fundo concorrente não prioritário e limitações dos recursos de comunicação. O algoritmo seleciona dispositivos com dados mais representativos e com melhores condições de canal, emprega uma heurística de agendamento que prioriza os fluxos de atualizações de modelos com coexistência de tráfego de fundo e aplica uma estratégia de agregação que reforça as contribuições que favorecem a convergência do modelo global. A implementação é integrada ao módulo 5G-LENA do ns-3 e demonstra melhorias na convergência e nos indicadores de desempenho da rede 5G, superando os algoritmos tradicionais de escalonamento.
Evasão em Modelos de Detecção de Ameaças de Rede Usando Propriedades do Espaço de Decisão
Técnicas de Aprendizado de Máquina são frequentemente empregadas para detectar ameaças à nível de rede, como ataques de negação de serviço, XSS e Ransomware. Entretanto, os modelos treinados podem se tornar alvos de ataques adversariais, visando a evasão da detecção de tráfego de rede malicioso e a execução de ações no ambiente sem gerar alertas ou bloqueios. Os métodos atuais para realizar esses ataques apresentam limitações durante sua etapa de treinamento e podem gerar amostras de tráfego malicioso que diferem muito das amostras originais, limitando sua utilidade. Para lidar com esses problemas, este trabalho apresenta um novo método para a evasão dessa detecção, a partir do mapeamento do espaço de decisão dos modelos de detecção de ameaças de rede como um conjunto de politopos convexos. O método desenvolvido foi capaz de gerar amostras de tráfego malicioso mais próximas do tráfego original em comparação com os demais métodos testados e apresenta uma maior estabilidade de resultados entre diversas execuções.
FADR-MLP Lite: Compact Neural Adaptive Data Rate for Mobile LoRaWAN
The computational complexity of Adaptive Data Rate (ADR) algorithms in mobile LoRaWAN challenges their execution on resource-constrained devices. This work validates FADR-MLP Lite, a surrogate modeling strategy that compresses a fuzzy controller into a compact neural network. Through cosimulation with a network simulator, technical feasibility was evidenced: a 92% reduction in parameters, a 1.45 KB memory footprint, and only 672 floating-point operations per inference. Under mobility, neural generalization acted as a regularizer, outperforming the expert system that trained the network with a 19% energy gain while sustaining a packet delivery ratio above 60% in high-density scenarios, validating its robustness for low-cost Internet of Things (IoT) devices.
FC-DT: Otimização Proativa de Recursos em Ambientes Névoa-Nuvem com Suporte de Gêmeos Digitais
Ambientes de computação em névoa e nuvem são essenciais para aplicações sensíveis à latência, mas variações dinâmicas de carga dificultam o cumprimento de Acordos de Nível de Serviço (SLA). Estratégias de alocação estática ou reativa podem resultar em violações de SLA ou sobreprovisionamento, elevando os custos operacionais. Este trabalho propõe o FC-DT, um Gêmeo Digital (GD) fundamentado em Redes de Petri Estocásticas (SPNs) para o gerenciamento preditivo e dinâmico de recursos na névoa-nuvem. A SPN fornece uma base formal para simular a dinâmica estocástica do sistema. Explorando essa capacidade, o FC-DT incorpora um mecanismo de tomada de decisão proativa que executa simulações de cenários alternativos em tempo de execução. Com base nos resultados das simulações, o FC-DT ajusta a alocação de recursos de forma coordenada entre as camadas de névoa e nuvem, antecipando possíveis violações de SLA e mantendo a configuração mínima necessária para seu cumprimento. Resultados experimentais mostram que a abordagem garante o cumprimento do SLA mesmo sob picos de carga, reduzindo o uso médio de recursos em 29,65% quando comparado a uma configuração estática mínima necessária para atender ao SLA.
FedAvg-FHEMK: Aprendizado Federado Seguro com Criptografia Homomórfica Multi-Chave Eficiente
A adoção do FL expõe riscos de vazamento de informação, pois ainda é possível recuperar os dados a partir das atualizações do modelo compartilhadas durante o protocolo. A criptografia homomórfica (FHE) traz segurança ao permitir computação sobre dados cifrados, mas sua aplicação em FL, especialmente no cenário multi-chave, é limitada por altos custos computacionais, sobrecarga de comunicação e protocolos interativos. Este trabalho propõe o FedAvg-FHEMK, um protocolo de aprendizado federado seguro baseado em FHE com arranjo multi-chave modificado, que reduz custo e complexidade ao exigir apenas uma rodada de comunicação por iteração e concentrar o processamento em operações quase lineares. O esquema é mais adequado a cenários cross-silo estáveis, pois requer uma fase inicial mais custosa e não tolera abandono de clientes. Ele garante proteção contra servidor semi-honesto mesmo sob colusão de até P − 2 clientes, onde P é o número total de clientes participantes da federação. Experimentos mostram que o FedAvg-FHEMK preserva acurácia do modelo, com aumento moderado do custo computacional e redução significativa do custo de comunicação em relação a abordagens de FHE de chave única, indicando um compromisso prático entre privacidade forte e eficiência em aprendizado federado seguro.
Flex-Cubic: A Runtime-Adaptive Loss-Tolerant TCP Cubic
O TCP tradicional ainda carece da capacidade de diferenciar entre perdas causadas principalmente por congestionamento daquelas causadas por erros na camada física. Isso pode prejudicar severamente o desempenho, especialmente em aplicações científicas com uso intensivo de dados em redes ópticas transparentes, dinamicamente reconfiguráveis, de alta capacidade e longa distância. Este trabalho propõe e implementa experimentalmente uma variante do TCP Cubic projetada para redes reconfiguráveis, tornando a camada de transporte tolerante a perdas não relacionadas a congestionamento e a RTTs variáveis, explorando a largura de banda disponível de forma mais eficiente. Isso é feito através do projeto de um mecanismo de redução da janela de congestionamento (cwnd) que condiciona as reações de perda à evidência de congestionamento, fornecida por medições de RTT. Além disso, o Flex-Cubic visa suportar o ajuste dinâmico de parâmetros e temporização de maior precisão, resultando em maior estabilidade e melhor utilização da largura de banda. Assim, o eBPF foi utilizado como plataforma para a implementação do algoritmo de controle de congestionamento (CCA) do TCP, permitindo que novos algoritmos sejam carregados no kernel via JIT em tempo de execução, sem recompilação. Através de struct ops e mapas, o eBPF permite a instrumentação por fluxo e a adaptação dinâmica do CCA.
Framework para Verificação e Validação Experimental de Configurações de Rede Geradas por LLMs
A utilização de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) na geração de configurações e validação de políticas de rede tem recebido atenção crescente na literatura. Diferente da abordagem predominante que prioriza a acurácia da geração, este trabalho direciona seus esforços para o processo de verificação, avaliando a estabilidade sob carga (batch size) e a complexidade das intenções traduzidas de linguagem natural para requisitos técnicos. O artigo apresenta três contribuições : a proposição de uma arquitetura multi-estágio que integra a detecção de inconsistências lógicas à saída dos LLMs ; a identificação do limite de confiabilidade dos modelos em relação ao tamanho do lote de tarefas; e a demonstração de que a validade sintática é um indicador insuficiente para garantir a conectividade operacional em redes de computadores. Os resultados evidenciam que o volume de processamento simultâneo é determinante na degradação da corretude, sugerindo a existência de um ponto de inflexão crítico em torno de 20 tarefas por lote. Observou-se também que a precisão estrutural dos modelos é inversamente proporcional à densidade da janela de contexto. Este fenômeno indica que o LLM sofre uma diluição de foco, tendendo a omitir parâmetros lógicos essenciais, o que invalida a configuração no data plane.
HALO: Uma Abordagem Quântica para Privacidade Diferencial com Robustez Geométrica e Alta Utilidade
A integração de Privacidade Diferencial em sistemas de Aprendizado Federado impõe um dilema crítico de utilidade, frequentemente desestabilizando a convergência de arquiteturas clássicas no Cloud-Edge Continuum. Este trabalho introduz o HALO (Hybrid Algorithms Learning on Orbits), uma abordagem fundamentada em Circuitos Quânticos Variacionais que explora a geometria periódica e limitada dos parâmetros quânticos para mitigar o impacto do ruído estocástico. Experimentos comparativos revelam que, no intervalo rigoroso de privacidade (1.0 ≤ ε ≤ 3.0), as redes neurais tradicionais sofrem colapso de predição (∼ 67% de acurácia), enquanto o HALO sustenta estabilidade superior com 98.9% de acurácia. Adicionalmente, a auditoria de risco confirma a eficácia da proteção contra ataques de inferência de membros (MIA < 0.60). Os resultados validam a robustez geométrica quântica como uma alternativa superior para conciliar alto desempenho preditivo e garantias formais de privacidade em ambientes distribuídos.
IMPA: Novo algoritmo para atribuição de potência de forma adaptativa em SDM-EONs
Neste trabalho investigamos o problema ampliado PRMCSA, no qual a potência é tratada como variável de decisão. Propomos o algoritmo IMPA (Impairment-Aware Margin Power Assignment) para atribuição adaptativa de potência em SDM-EONs. O IMPA seleciona a menor potência viável que satisfaz simultaneamente margens de OSNR e crosstalk, considerando também o impacto sobre circuitos vizinhos já estabelecidos. Avaliações nas topologias NSFNet e USA demonstram que o IMPA reduz significativamente a probabilidade de bloqueio em relação aos algoritmos clássicos e adaptativos da literatura, alcançando uma redução na probabilidade de bloqueio de bitrate de pelo menos 18% na topologia NSFNet e 46,5% na topologia USA.
Intento, logo programo: Uma camada de agentes para traduzir prompts em chamadas para a API de operações do núcleo 5G
As redes 5G introduziram mecanismos avançados de programabilidade por meio de APIs padronizadas, com destaque para a Network Exposure Function (NEF), que permite a exposição controlada de capacidades do núcleo da rede a aplicações externas. No entanto, a complexidade semântica e estrutural dessas APIs ainda representa uma barreira significativa para sua adoção e automação. Neste artigo, investigamos o uso de sistemas baseados em Agentes de IA para realizar chamadas à API Traffic Influence da NEF no núcleo 5G, avaliando a capacidade de Large Language Models (LLMs) de traduzir solicitações de alto nível em interações corretas com um componente do sistema 5G. A solução proposta utiliza o Model Context Protocol (MCP) para integrar os modelos a ferramentas que encapsulam a API Traffic Influence da NEF. Avaliamos diferentes LLMs, incluindo Qwen, GPT-OSS-20B e Claude Sonnet 4.5, considerando variações no tamanho dos modelos e diferentes estratégias de engenharia de prompts. As avaliações foram realizadas em um ambiente baseado em free5GC e UERANSIM, contemplando métricas de taxa de acerto, consumo de tokens e tempo de resposta.
IoT-TSim: A Lightweight Discrete-Event Simulator for Gateway Queueing and Processing Dynamics in IoT
Internet of Things (IoT) architectures with many devices sending data to an edge gateway are common in monitoring and telemetry applications, where many design decisions depend primarily on the temporal behavior of message flows rather than on physical constraints. This paper presents a lightweight, time-oriented discrete-event simulator that models IoT devices as stochastic message sources and the gateway as a finite-capacity system with parallel processing. Simulation results show that increasing the number of devices accelerates gateway saturation, leading to sharp increases in end-to-end delay and packet loss. In contrast, increased gateway parallelism delays saturation and raises the maximum achievable throughput, supporting quantitative gateway dimensioning and traffic planning.
K8s-DT: Um Gêmeo Digital do Kubernetes Baseado em Modelos Estocásticos
Aplicações em microsserviços recorrem ao autoscaling para equilibrar custo e qualidade de serviço, mas políticas reativas como o HPA do Kubernetes tendem a adicionar réplicas tardiamente e dependem de limiares ajustados por tentativa e erro. Esse atraso eleva o tempo de resposta durante picos de carga e desperdiça recursos quando a demanda diminui. Para enfrentar essa limitação, acoplamos um gêmeo digital baseado em Stochastic Petri Nets (SPN) ao cluster Kubernetes e conduzimos análises what-if guiadas por um SLA explícito de tempo de resposta. O objetivo é aplicar dinamicamente configurações de réplicas que atendam ao SLA com menor consumo de recursos. Inicialmente, validamos as previsões do gêmeo digital com 95% de confiança em relação a um cenário real em nuvem. Em seguida, avaliamos dois cenários com perfis de carga distintos, nos quais o gêmeo digital atendeu ao SLA e reduziu o número médio de réplicas em 32,83% (carga de alta variância) e 18,7% (carga aleatória), em comparação com os melhores baselines do HPA. Dessa forma, a abordagem reduziu o uso de recursos sem comprometer o cumprimento do SLA e evitou a calibração dependente da carga baseada em limiares fixos no HPA.
Latency-Aware Routing and Multidimensional Optical Resource Allocation for CF-RAN over SDM-EON
Cloud-Fog Radio Access Networks (CF-RAN) are a promising architecture to support heterogeneous 5G services with stringent latency requirements. However, efficient optical resource allocation remains a challenge under dynamic traffic conditions. This paper proposes 5GEON, a routing and multidimensional optical resource allocation algorithm for CF-RAN over Space-Division Multiplexing Elastic Optical Networks (SDM-EON). The solution jointly considers traffic classification, latency-aware offloading, and adaptive modulation. Simulation results show that 5GEON significantly reduces blocking, achieving up to three times lower bandwidth blocking ratio than a state-of-the-art baseline, while effectively prioritizing Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) traffic.
Leveraging Multicast Primitives for Highly Available Replication in Drone Swarms
Drone swarms have emerged as promising robotic platforms to solve an increasing number of real-world problems. Yet, the design of fully distributed services atop drones remains challenging largely due to limitations in underlying network stacks. To address this, we make a case for highly available replication as a key building block for distributed computing in the face of ad hoc, lossy wireless networks. Our work leverages multicast primitives and Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) to improve replica synchronisation. Our emulation study indicates that state-of-the-art multicast primitives play an important role on data replication in drone swarms, highlighting a fundamental trade-off between synchronisation efficiency and communication overhead.
LLM-Driven Observability for Private 5G Networks: A Modular Platform for Industrial Environments
Private 5G networks in industrial environments demand low-latency, trustworthy observability of standardized Key Performance Indicators (KPIs), such as those defined in ETSI TS 128 554. However, existing literature rarely addresses the unified integration of on-premises telemetry pipelines with natural-language analytics and the systematic validation of LLM-generated SQL against complex observability schemas. This paper proposes an on-premises observability architecture that orchestrates the ingestion of ETSI/3GPP-aligned KPIs from an Open5GS/OpenAirInterface testbed into a time-series database via a scalable Prometheus–Telegraf–Kafka pipeline. Furthermore, we introduce the Onion Validation framework, a multi-layer inference protocol that enforces intent classification, schema grounding, syntactic correctness, execution-plan conformance, and result-level verification with full auditability. An experimental evaluation was conducted using five 8-bit quantized Large Language Models (2B–8B parameters) processed against 130 domain-specific queries, comparing unified versus partitioned execution architectures. The empirical results reveal a maximum functional correctness of 27.7% in Answerable queries, highlighting the strictness of the validation protocol. The findings demonstrate that while current edge-deployed quantized models exhibit reasoning limitations, the proposed layered validation mechanism is essential to mitigate operational risks, thereby delineating the critical trade-off between on-premises data sovereignty and the semantic accuracy of automated analytics.
LoRA-SL: Low-Rank Adaptation for Continual Split Learning
In scenarios with drones on multiple missions and diverse tasks, it is common to use multiple servers training data models for different tasks. However, directly training a model on different tasks can lead to catastrophic forgetting, impairing model accuracy on old tasks and requiring retraining. Furthermore, it is important to preserve data privacy in these scenarios. To address this, we propose LoRA-SL, a Split Learning strategy that uses Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tune client models rather than retraining them, while maintaining privacy. Experimental simulations performed with common classification datasets show that the proposed strategy allows clients to retain acquired knowledge while maintaining accuracy and reducing the number of training sessions.
Mascaramento por Agrupamento e Rotulagem com LLMs para Compartilhamento de Datasets de Incidentes em Redes
A disseminação de bases de dados de segurança de redes é frequentemente limitada por atributos sensíveis presentes em logs textuais de ferramentas como OpenVAS e Nessus. Este trabalho propõe o algoritmo MECAL (Mascaramento por Clusterização de Embeddings e Rotulagem Automática) para anonimizar esses atributos preservando sua utilidade. O método utiliza Transformers para agrupar semanticamente as descrições de incidentes e emprega LLMs (Large Language Models) para gerar rótulos genéricos de alto nível para cada grupo. Os resultados demonstram que a substituição dos textos originais por rótulos gerados melhora a qualidade dos dados, como evidenciado pelo aumento das métricas de F1-Score e Mutual Information, viabilizando o compartilhamento seguro de informações de defesa cibernética.
Melhorando a Eficiência Energética na Execução de LLMs via Controle de Potência de GPUs Orientado por SLAs
Serviços de inferência de LLMs apresentam elevado consumo energético em GPUs e operam sob SLAs exigentes. Este trabalho propõe um algoritmo adaptativo e reativo de controle de potência para GPUs, que atua diretamente sobre mecanismos de power capping, ajustando dinamicamente o limite de potência com base no cumprimento de SLAs. A proposta é de baixo overhead, opera em tempo de execução e não depende de perfis offline ou modelos preditivos. A avaliação experimental em um ambiente real com múltiplas instâncias de LLM em múltiplas GPUs demonstra que limites de potência fixos podem reduzir o consumo energético, porém causam degradações severas de desempenho sob maior carga, enquanto o controle dinâmico reduz consistentemente o consumo em relação ao baseline e mitiga degradações abruptas de desempenho.
Metadata privacy and obliviousness in distributed learning via a bulletin board: a proof-of-concept
While many works study payload privacy in distributed learning, metadata and communication patterns between peers can still reveal sensitive information. We treat metadata privacy as a distinct problem, and first introduces a risk and threat model for metadata leakage in distributed learning systems. Building on this analysis, we present a bulletin board-based communication architecture in which peers exchange activations, gradients, and model updates under configurable privacy and efficiency settings. We implement a proof-of-concept code of the proposed design and evaluate it on small-scale distributed learning workloads, which is available on Github.
Modelagem e Otimização do Aprendizado Federado para Justiça do Nível de Energia em Redes Sem Fio
O aprendizado federado distribui o treinamento de modelos entre os dispositivos em que os dados são gerados. Entretanto, a drenagem do nível da bateria restringe o treinamento aos dispositivos mais eficientes, reduzindo a quantidade de dados e, potencialmente, atrasando a convergência do modelo. Este trabalho propõe uma nova estratégia que evita que alguns dispositivos alcancem níveis de energia muito reduzidos, servindo como estímulo à adesão ao treinamento. Assim, o servidor resolve um problema de otimização para ajustar quantas épocas cada dispositivo irá treinar. Uma contribuição inovadora do trabalho é a redução para um problema clássico de transmissão multicanal, que é resolvido por um algoritmo de preenchimento com água. Os resultados experimentais demonstram uma redução no gasto médio de energia em até 15% e no desvio padrão no nível final de bateria em até 5,5% comparados com FedAvg, PropEnerg e PropEffic. A proposta elevou a acurácia do modelo em 8% e o tempo de solução do problema se mantém na ordem de microssegundos graças à complexidade linear do algoritmo de preenchimento com água.
Modelo de Predição de Perda de Propagação do Sinal de Ondas Sub-6GHz Utilizando Aprendizado Profundo e Dados Visuais Geoespaciais
O planejamento eficiente de radiocomunicações, especialmente em frequências sub-6GHz, exige estimativas precisas de perda de propagação. Este trabalho propõe uma arquitetura de Aprendizado Profundo que integra dados numéricos e visuais geoespaciais 2.5D, aplicando o mecanismo de Atenção Parcial para ponderar a relação de obstáculos ao longo do trajeto do sinal. O modelo é treinado e validado com dados reais de medição em cidades alemãs, atingindo um erro quadrático médio (RMSE) de 1,97 dB e Erro Médio Absoluto (MAE) de 1,18 dB, que supera as abordagens tradicionais. Adicionalmente, a transferência de aprendizado na cidade de Moers para Frankfurt demonstra a robustez do método, com RMSE de 2,41 e MAE de 1,89 dB.
Multi-Task Learning Architectures for Joint Interference Detection and KPI Prediction in 5G Networks
Real-time interference detection and accurate Key Performance Indicator (KPI) prediction are critical for optimizing 5G radio access networks. Jointly addressing these objectives offers a comprehensive view of network behavior but presents a significant challenge: simultaneously optimizing for heterogeneous tasks—discrete interference classification and continuous KPI regression—often leads to negative transfer or inefficient parameterization. In this paper, we systematically investigate the effectiveness of Multi-Task Learning (MTL) for this dual objective by evaluating distinct architectural strategies, including Hard Parameter Sharing, Cross-Stitch networks, Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE), Progressive Layered Extraction (PLE), and an attention-based model, against a Single-Task Learning (STL) baseline. Using a dataset collected from a realistic 5G testbed, we analyze the trade-offs between classification accuracy, regression error, model complexity, and inference latency. Our experimental results demonstrate that no single architecture dominates across all metrics. While STL achieves high predictive performance, it is computationally prohibitive for real-time applications due to redundant feature extraction. Conversely, Hard Parameter Sharing offers minimal latency but suffers severe performance degradation due to rigid representation sharing. PLE delivers the highest classification accuracy (87.62%) but at the cost of increased model size. Ultimately, MMoE emerges as the optimal architecture for practical deployment; it achieves the lowest total test loss and high classification accuracy (86.80%) while reducing Floating Point Operations (FLOPs) by approximately 74% compared to STL, making it well-suited for practical interference-aware monitoring and optimization in 5G radio access networks.
NOAH: Protocolo Hibrido e Adaptativo de Codificação de Rede para Comunicação por Luz Visível
Com o avanço da tecnologia e as crescentes demandas das redes de computadores, a Comunicação por Luz Visível (VLC) ganhou destaque devido às suas capacidades de transmissão. No entanto, como o espectro da luz visível pode sofrer interferências externas, essa tecnologia apresenta alta perda de pacotes, prejudicando a transmissão. Este artigo apresenta o NOAH (Network cOding Adaptive Hybrid protocol), alcançando ganhos de aproximadamente 23% na redução da taxa de perda de pacotes em relação ao mecanismo ARQ. O ARQ, por sua vez, apresentou ganhos de até 27% quando comparado ao esquema Best-Effort. Além disso, é apresentado um modelo de simulação mais realista para o módulo de VLC do ns-3.
Offloading Adaptativo em Redes Neurais com Saídas Antecipadas: Equilíbrio e Compartilhamento de Recursos Através de Multi-Armed Bandits
Redes Neurais com Saídas Antecipadas (EENNs) reduzem custos de inferência ao classificar antecipadamente entradas em ramo lateral na borda, quando a confiança atinge um limiar fixo. Caso contrário, ocorre o offloading à nuvem. Contudo, um limiar fixo não se adapta às dinâmicas de aplicações reais e a competição de múltiplos dispositivos aos recursos da nuvem. Este trabalho modela a interação entre dispositivos via jogos estocásticos e multi-armed bandits para tornar o ajuste de limiares dinâmico, considerando restrições energéticas e disponibilidade de servidores. Os resultados numéricos mostram obtenção de equilíbrios de Nash aproximados.
On the Limits of Automated Root Cause Analysis in Network Virtualization Scenarios using Language Models
Root Cause Analysis (RCA) in networked and virtualized infrastructures is a complex task due to the volume of low-level metrics and the ambiguity of observable symptoms. Although Large Language Models (LLMs) have recently been explored for automated diagnosis, their effectiveness in realistic network scenarios remains unclear. This paper investigates the use of small-scale LLMs for network fault diagnosis through a systematic experimental study. We introduce the NetPerf-RCA Benchmark, composed of 24 representative network and virtualization scenarios, and evaluate multiple diagnostic approaches. Our results show that diagnostic effectiveness is primarily constrained by scenario characteristics and system observability.
On the Scale Transition of Event-Driven IoT Architectures: An Experimental Evaluation
Arquiteturas de Internet das Coisas (IoT) baseadas em eventos são amplamente utilizadas devido à sua flexibilidade e ao desacoplamento entre ingestão e processamento de dados. No entanto, o comportamento desses sistemas durante transições de escala ainda é pouco compreendido, especialmente no que se refere à evolução de desempenho e confiabilidade sob cargas elevadas. Este trabalho apresenta uma avaliação experimental de uma arquitetura IoT orientada a eventos, com foco na transição de escala de ambientes de médio para grande porte. A arquitetura proposta integra MQTT e Apache Kafka e é avaliada por meio de um testbed reprodutível, utilizando cargas sintéticas constantes e exponenciais. Os resultados experimentais indicam que a latência HTTP permanece estável em todos os cenários, enquanto a taxa de aceitação de mensagens evidencia pontos claros de saturação sob cargas extremas. Esses resultados mostram que a transição de escala se manifesta principalmente pela degradação da confiabilidade, e não pelo aumento da latência, reforçando a necessidade de avaliações multidimensionais de escalabilidade em sistemas IoT.
ORION: Escalonamento de Tarefas baseado em Otimização Multiobjetivo para Nuvens Veiculares
A Computação de Borda Veicular (VEC) surge como um paradigma promissor para atender à crescente demanda por processamento de baixa latência em aplicações veiculares, impulsionada pelo aumento contínuo de veículos conectados e pela geração massiva de dados. No entanto, a natureza dinâmica e as restrições de recursos desse ambiente impõem desafios significativos para o escalonamento eficiente de tarefas computacionais. Neste trabalho, propõe-se o ORION, um escalonador baseado em otimização multiobjetivo que utiliza o algoritmo NSGA-II para equilibrar objetivos conflitantes: maximizar o número de tarefas concluídas dentro dos prazos, minimizar o custo monetário e reduzir a latência do sistema. Os resultados demonstram que o ORION supera outras soluções de escalonamento de tarefas em VEC, especialmente em cenários de alta demanda por recursos, mantendo altas taxas de escalonamento, reduzindo custos e alcançando níveis aceitáveis de latência.
Orquestração de dispositivos IoT em cenários complexos com interação humana baseada em LLMs
O uso de LLMs na orquestração de dispositivos IoT oferece uma alta flexibilidade semântica para a interpretação de comandos, mas sua natureza probabilística impõe desafios à segurança operacional. A possibilidade de alucinações em sistemas de atuação física exige estratégias de mitigação que vão além da capacidade nativa do modelo. Para mitigar esses riscos, propõe-se uma arquitetura híbrida que combina a capacidade generativa das LLMs com uma camada de validação determinística focada em restrições de segurança física. A metodologia avaliou 1.250 cenários únicos de agricultura inteligente, sendo 12.500 execuções no total, atingindo 74,34% de sucesso global. Os resultados indicam que a segurança não é intrínseca ao modelo, mas dependente da engenharia de prompt: instruções técnicas reduziram a taxa de violação de 41,88% para 1,80%. Adicionalmente, métricas de eficiência evidenciaram a compensação entre corretude e custo operacional. E por fim, que o formato XML supera o JSON na injeção de contexto para uma orquestração segura.
Performance Analysis and Refactoring of the Synapse Reference Server through Observability
The Matrix protocol is a leading solution for decentralized, real-time communication, with Synapse as its primary reference server. Despite its wide adoption, systematic performance evaluations leveraging observability have been limited. This study instruments Synapse with distributed tracing, metrics collection, and network traffic analysis to characterize endpoint usage, identify bottlenecks, and guide architectural optimization. Our analysis revealed that synchronization, database contention, and lock management are the primary sources of latency, particularly around the /sync and message dispatch endpoints. Guided by observability insights, we applied targeted refactoring, including cache resizing, workload redistribution to specialized workers, baremetal deployment, PostgreSQL tuning, and connection pooling. These interventions transformed Synapse into a highly scalable system, increasing throughput from 11 to 405 requests per second and reducing average response time from 4755 ms to 92 ms. The results demonstrate that observability not only diagnoses performance issues but can directly inform refactoring strategies to achieve substantial operational gains in complex, distributed communication platforms.
Perturbação Controlada de Autovetores em PCA para Preservação de Privacidade em Dados Sensíveis
A crescente adoção de soluções digitais baseadas em dados de usuários requer mecanismos robustos de privacidade. Perturbações excessivas podem degradar significativamente o desempenho de modelos de Aprendizado de Máquina. Neste trabalho, propomos o PerturbPCA-α, uma abordagem ajustável baseada em PCA. A técnica introduz perturbação contínua nos autovetores principais do conjunto de dados. Isso permite um controle explícito do trade-off entre privacidade e utilidade. Consequentemente, a capacidade de aprendizado dos modelos de ML é mantida, conforme demonstrado por experimentos com dados de saúde que validam a efetividade do método proposto.
Predição de Atraso Alto em Infraestruturas de Rede através de Redes Neurais de Grafos
Gerenciar infraestruturas de rede de grande escala é desafiador, onde a predição de métricas de desempenho, tal como o atraso, é crucial. Contudo, as técnicas preditivas existentes possuem dificuldades em compreender como as características da infraestrutura e o desempenho das comunicações afetam o comportamento futuro. Dentro deste contexto, este trabalho propõe uma abordagem baseada em Redes Neurais de Grafos (GNNs) para predição de situações de atraso alto. A infraestrutura é modelada como um grafo dinâmico, no qual pontos de comunicação são representados como nós e suas relações são definidas por correlações históricas de atraso e similaridade topológica. A abordagem emprega aplicação de janelas temporais e otimização bayesiana de hiperparâmetros para aprimorar a capacidade preditiva. Experimentos com dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) demonstram ganhos significativos na detecção proativa de degradações de desempenho.
Predição Iterativa de Vazão de Rede Utilizando Uma Abordagem de Janelas Deslizantes combinada com Imputação de Dados Dinâmica
A predição de vazão é fundamental para a gestão proativa de redes em provedores de rede, porém séries temporais reais frequentemente apresentam lacunas decorrentes de limitações nos mecanismos de coleta. Este trabalho propõe uma abordagem que opera de forma autorregressiva, empregando valores reais quando disponíveis e predições quando dados observados estão ausentes, integrando o tratamento de falhas diretamente ao processo preditivo. Experimentos com dados reais da infraestrutura da rede Ipê da Rede Nacional de Pesquisa (RNP) demonstram que a abordagem mantém desempenho consistente mesmo em cenários com falhas significativas de medição, configurando-se como uma solução viável para suporte à gestão preventiva de redes.
PRINCE: A Proactive Client Selection in Federated Learning for Connected and Autonomous Vehicles
Federated Learning (FL) enables cooperative training among Connected and Autonomous Vehicles (CAVs) while preserving data privacy. However, the volatility of vehicular environments, characterized by frequent link interruptions and high mobility, poses a significant obstacle to system robustness, often leading to client failures (e.g., connection, resource, aborts) that degrade global model performance. In this paper, we introduce PRINCE (Proactive Reliability-driven INtelligent Client sElection), a framework that integrates stochastic mobility modeling directly into the FL decision-making loop. In its operation, PRINCE synergizes Shannon Entropy to quantify the informational value of local data with a probabilistic mobility model to proactively filter unstable nodes before selection. Evaluation results demonstrate that PRINCE achieves a final accuracy of 83.90% and a training success rate of 61.32%. Crucially, our approach outperforms state-of-the-art reactive baselines, delivering gains of up to 9.22% in accuracy and a 3.5× improvement in resource efficiency.
QFL-Adaptive: Uma Abordagem Híbrida de Aprendizado Federado Quântico Personalizado e Resiliente
O Aprendizado Federado Quântico (QFL) surge como um paradigma para o treinamento distribuído com preservação de privacidade. No entanto, sua implementação prática na era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) enfrenta barreiras críticas: a sobrecarga de comunicação e a deriva do modelo causada por dados Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID). Este trabalho propõe o QFL-Adaptive, um framework que integra uma arquitetura segmentada inspirada em VQC com agregação personalizada via Weighted Personalized QFL (wp-QFL). A arquitetura segue uma segmentação pole-angle inspirada em Circuitos Quânticos Variacionais (VQC), separando parâmetros de Ângulo (ϕ) e Polo (θ), permitindo o ajuste dinâmico da carga de transmissão via uplink condicional baseado na telemetria do canal. Resultados em quatro datasets demonstram economia de banda de 77,81% e retenção de acurácia superior a 97,9% sob 80% de falha comunicacional. Validações em hardware quântico real são fundamentais para confirmar a eficácia sob ruído de decoerência.
QKD Health Index: Roteamento eBGP Sensível ao Estado de Enlaces Quânticos em Data Centers
Em centros de dados (data centers) com Distribuição Quântica de Chaves (QKD) o Protocolo de Roteamento de Borda Externo (eBGP) não possui visibilidade sobre o estado dos enlaces quânticos, direcionando tráfego sensível para caminhos com pool (conjunto) de chaves esgotado e forçando o fallback (retorno) para criptografia pós-quântica (RFC 9180). Este trabalho propõe integrar o estado QKD às decisões de roteamento. Apresentamos: (i) o QKD Health Index (QHI), métrica composta que quantifica a saúde de enlaces quânticos combinando taxa de geração, QBER e nível do pool, com pesos calibrados empiricamente (α = 0,3, β = 0,3, γ = 0,4) e validados por análise de sensibilidade (Seção 3.1.4); (ii) extensão de BGP Large Communities (RFC 8092) para propagar QHI; (iii) mecanismo de histerese (ΔQHI > 0,1) reduzindo instabilidade de rotas em 81%; (iv) algoritmo de roteamento sensível à QKD, priorizando caminhos com QHI ≥ τ_qhi. Simulações em topologia Clos com QKDNetSim e NS-3 demonstram redução significativa de eventos de fallback, com overhead de sinalização inferior a 10% do volume eBGP normal em hiperescala (1.000+ enlaces), confirmando viabilidade para ambientes de produção.
Recomendação de rotas consciente de QoE com Atenção e Comunicação
Jogos Baseados em Localização com Realidade Aumentada (JBLRA) impõem requisitos dinâmicos de comunicação, tornando a Qualidade de Experiência (QoE) sensível às condições da rede ao longo da trajetória do jogador. Este trabalho propõe um modelo de recomendação de itinerários urbanos (rotas) que integra a pontuação do jogo e a métrica QoE Consciente de Atenção e Comunicação (QoE-CAC), considerando recursos 5G e a atenção do usuário, resolvido por um algoritmo heurístico baseado em Ant Colony Optimization (ACO). Experimentos com dados reais de rede demonstram que a abordagem equilibrada (RotaCAC-0.5) oferece um melhor compromisso entre a pontuação e a QoE percebida frente a estratégias não conscientes de QoE.
Representação Baseada em Grafos de Infraestrutura como Código: Possibilitando o Raciocínio Semântico para Sistemas Conteinerizados
Este artigo propõe um novo framework que integra um Grafo de Conhecimento baseado em ontologia com o Model Context Protocol (MCP) para o gerenciamento semântico de infraestruturas conteinerizadas. A estrutura aborda uma lacuna nas plataformas de orquestração ao fornecer uma representação semântica unificada da topologia, alimentada por processo de Extração, Transformação e Carga (ETL) que analisa arquivos do Docker Compose e disponibiliza o conhecimento para Large Language Models via uma camada de ferramentas. Essa abordagem permite que usuários realizem consultas em linguagem natural para obter insights profundos sobre a configuração da infraestrutura. A abordagem foi validada por meio de um experimento controlado simulando um cenário DevOps, no qual o sistema identificou com sucesso falhas de integridade em volumes e riscos de movimentação lateral — problemas que a análise tradicional dificilmente detectaria. Os resultados demonstram a superioridade da estrutura na auditoria automatizada e na detecção de conflitos, preenchendo a lacuna entre artefatos brutos de Infraestrutura como Código e o raciocínio dinâmico do sistema para um gerenciamento de contêineres mais inteligente e explicável.
RARP: Um Algoritmo Integrado de Roteamento, Alocação de Recursos e Proteção com Diferenciação de Serviço em SDM-EONs
O crescimento do tráfego óptico exige SDM-EONs capazes de otimizar, de forma conjunta, o roteamento e a alocação de recursos, garantindo níveis diferenciados de proteção. Este artigo propõe o RARP (Roteamento, Alocação de Recursos e Proteção), um algoritmo unificado que combina modulação adaptativa, proteção compartilhada com Failure-Independent Path Protecting (FIPP) p-cycles, protection-as-primary e preempção preventiva orientada por prioridade. Simulações nas topologias USA e NSF indicam que o RARP reduz a taxa de bloqueio de banda em até ≈ 70% em relação à literatura, mantendo diferenciação de proteção por classe e melhorando a eficiência energética sob altas cargas.
SCOPE: Segurança Quântica Sensível ao Contexto para Aprendizado Federado, Além do Superdimensionamento na Alocação de Chaves QKD
A aplicação uniforme de Distribuição Quântica de Chaves (QKD) em Aprendizado Federado assume abundância de recursos criptográficos; contudo, implantações reais enfrentam taxas finitas de geração de chaves e contribuições heterogêneas dos clientes, tornando o superdimensionamento da segurança uma ineficiência sistêmica. Apresentamos o SCOPE, um framework escalável e sensível ao contexto que modela as chaves quânticas como um recurso restrito e aloca dinamicamente a proteção de acordo com o impacto dos clientes, a disponibilidade de chaves e critérios de equidade. Sua política permite proteção proporcional, superando regimes binários de segurança. Avaliado em um ambiente end-to-end que combina treinamento federado real com restrições de rede e QKD, o SCOPE reduz o consumo criptográfico em mais de 3×, praticamente elimina a escassez de chaves mesmo sob forte restrição e preserva a convergência e a robustez do modelo. Esses resultados demonstram que tratar a segurança quântica como uma variável de controle viabiliza um aprendizado federado quântico seguro, eficiente e escalável.
Seleção de Clientes Federados usando Aprendizado por Reforço Multiagente
No aprendizado federado, o servidor central decide quais clientes devem participar de cada rodada de treinamento. Entretanto, estratégias tradicionais que não estimam a contribuição de cada cliente podem ser vulneráveis a dados de baixa qualidade e a clientes maliciosos. Este trabalho investiga uma abordagem de seleção de clientes baseada no aprendizado por reforço multi-agente (MARL). A arquitetura proposta modela cada cliente como um agente, no qual as decisões são tomadas de forma descentralizada e cooperativa. Cada agente avalia características como diversidade de dados, capacidade de processamento e histórico de participação, aprendendo a contribuir para uma seleção mais estratégica dos participantes do treinamento em cenários dinâmicos e não-IID. Os experimentos simulam diferentes graus de heterogeneidade entre os clientes, refletindo distribuições não-IID, além de considerar cenários com inversão de rótulos como estratégia de ataque ao aprendizado. O desempenho, em comparação ao FedAvg e ao single-agent RL (SARL), demonstra melhoria na acurácia final do modelo e no equilíbrio na participação dos clientes.
Self-Distributing Systems in the Wild: An Experimental Study on a Real-world Edge-Cloud Continuum Platform
Contemporary distributed applications must often simultaneously satisfy low-latency requirements and high computational demand in order to deliver high Quality of Experience to end users. The edge–cloud continuum has emerged as a promising infrastructure paradigm to address these requirements by combining proximity to users at the edge with the abundant computing resources of the cloud. However, despite this infrastructural potential, service-level mechanisms capable of jointly exploiting network and computing resources remain limited, as these dimensions are often managed independently. To address this gap, the concept of self-distributing systems (SDS) has been proposed, enabling applications originally designed for local execution to autonomously spread themselves across distributed infrastructures at runtime. By dynamically relocating and replicating components, SDS facilitate the simultaneous exploitation of low-latency edge resources and high-performance cloud resources. Nevertheless, the practical integration of SDS with modern deployment and orchestration environments is still unexplored. This paper presents SDS_SWARM, an architecture that integrates the SDS paradigm with Docker and Docker Swarm for real-world edge and cloud infrastructures. We evaluate the architecture using a CPU-intensive service to assess its adaptive capabilities. Experimental results demonstrate improved adaptability across heterogeneous environments, validating the feasibility and benefits of combining self-distributing systems with modern edge–cloud technologies.
Should we care about coexistence in L4S? Assessing round-trip time significance and low-latency for all
The L4S architecture promises to resolve the throughput-latency trade-off, yet concerns regarding its coexistence with classic TCP persist. The literature presents experimentations on how L4S flows can potentially starve non-L4S ones when deployed on networks with incomplete or no support for L4S, an already known fact. However, few works assess the L4S performance considering networks with full support for it. This work evaluates the dynamics of L4S performance on networks that fully support it and assesses that coexistence is no longer a concern and could also be considered architecturally resolved. We demonstrate that classic flows retain fair throughput with L4S flows but suffer self-inflicted queuing delays exceeding 15 ms, deteriorating their RTT.
Symbolic Flow Representation Based on the First-M Packets for Early Traffic Classification
This paper presents a symbolic flow-level representation for early network traffic classification based on the first M packets of a bidirectional flow. Each packet payload is converted into a symbolic token sequence and embedded using a transformer-based sentence embedding model, followed by flow-level aggregation. The resulting embeddings are evaluated using XGBoost for binary VPN mode classification and multiclass traffic-type classification. Experiments are conducted on the ISCX VPN-nonVPN dataset using repeated balanced holdout validation. Results show that the proposed representation enables accurate discrimination between VPN and non-VPN traffic and supports traffic-type identification under both VPN and non-VPN settings.
TRACE: Traceroute-based Internet Route change Analysis with Ensemble Learning
Detecting Internet routing instability is a critical yet challenging task, particularly when relying solely on endpoint active measurements. This study introduces TRACE, a Machine Learning (ML) pipeline designed to identify route changes using only traceroute latency data, thereby ensuring independence from control plane information. We propose a robust feature engineering strategy that captures temporal dynamics using rolling statistics and aggregated context patterns. The architecture leverages a stacked ensemble of Gradient Boosted Decision Trees refined by a hyperparameter-optimized meta-learner. By strictly calibrating decision thresholds to address the inherent class imbalance of rare routing events, TRACE achieves a superior F1-score performance, significantly outperforming traditional baseline models and demonstrating strong effectiveness in detecting routing changes on the Internet.
Tronco: Um Operador Genético para Remapeamento de Serviços de Rede Sensível ao Histórico
Uma das principais vantagens do paradigma da Virtualização de Funções de Rede (NFV) é a flexibilidade trazida para o núcleo da rede. Entretanto, é notável a lacuna de estratégias para o mapeamento de serviços de rede baseados em NFV que levam em conta que as redes de comunicações são dinâmicas, no sentido de que seu estado se altera gradualmente com o tempo. Por isso, este artigo apresenta um novo operador genético para o mapeamento dinâmico de serviços virtualizados em diferentes domínios e pontos de presença. Apesar de soluções de mapeamento baseadas em algoritmos genéticos apresentarem bons resultados para o processo de mapeamento inicial, elas desconsideram informações históricas para o remapeamento do serviço quando o estado da rede muda. O operador aqui proposto, denominado Tronco, utiliza dados históricos para garantir a otimalidade (local ou global) do remapeamento de serviços de rede. Os resultados experimentais de sua implementação são apresentados para diversos cenários, considerando: (i) o mesmo número de gerações; (ii) a execução até a convergência; e (iii) diferentes níveis de mudança no estado da rede. Os resultados demonstram melhorias significativas no remapeamento de serviços virtualizados com o uso do Tronco.
Um Arcabouço de Classificação em Conjunto Aberto com Adaptação via Retreino Dinâmico para Detecção de Intrusão
A eficácia da detecção de ataques em redes é frequentemente comprometida pela natureza dos classificadores de conjunto fechado, intrinsecamente incapazes de lidar com ameaças desconhecidas. Para mitigar esse problema, a classificação em conjunto aberto viabiliza a identificação de amostras desconhecidas. Contudo, os modelos tradicionais operam de forma estática, falhando em incorporar conhecimento das novas descobertas e, consequentemente, sofrendo degradação de desempenho ao longo do tempo. Com o objetivo de superar tal limitação, este trabalho apresenta um arcabouço semi-supervisionado de classificação em conjunto aberto, estruturado com um módulo de curto prazo para resposta imediata e um outro de longo prazo para aprendizado contínuo. Neste último, as instâncias desconhecidas são analisadas para a identificação de novas classes e, como contribuição central, o modelo é retreinado incrementalmente. O arcabouço proposto foi avaliado em dois conjuntos de dados distintos, submetidos a testes de estabilidade, plasticidade e robustez, com acurácias finais após o retreino chegando a 89,88%.
Um Middleware Markoviano Incremental para Detecção de Anomalias em Sistemas de Controle de Acesso Físico
A detecção de anomalias comportamentais em Sistemas de Controle de Acesso Físico (PACS) ainda é predominantemente baseada em regras estáticas de autorização, o que cria uma lacuna na identificação de desvios sutis de deslocamento que não violam permissões explícitas, mas podem indicar uso indevido de credenciais ou privilégios. Para sanar esse problema, este trabalho propõe um middleware não supervisionado e incremental para detecção de anomalias em PACS, capaz de operar em tempo real sobre grandes volumes de registros sequenciais. O middleware modela o deslocamento individual de cada usuário por Cadeias de Markov em Tempo Discreto, nas quais os estados representam pontos de acesso físicos e as probabilidades de transição capturam rotinas espaciais legítimas. O middleware foi avaliado em mais de cinco anos de dados reais de um PACS corporativo (≈13,9 milhões de transições) e, em uma avaliação prospectiva com 44.329 eventos não vistos, rotulou cerca de 1,75% dos registros como anômalos, distinguindo anomalias parciais e fortes, com baixo custo computacional e suporte quantitativo à priorização operacional de alertas.
Um Novo Módulo Arquitetural de Controle Centralizado com DRL para Redes IoT Densas sem Bateria Baseadas em Retroespalhamento Ambiente
Redes IoT densas compostas por dispositivos sem bateria, baseadas em AmBC, enfrentam desafios de interferência, controle e estabilidade. Este trabalho apresenta o GlobalAmBC-DRL Control Module, uma arquitetura de controle centralizada que utiliza aprendizado por reforço profundo sobre um estado global agregado da rede. A abordagem permite reduzir a interferência entre dispositivos e aumentar a estabilidade da comunicação e a eficiência energética. O módulo é implementado como extensão reutilizável em OMNeT++ e avaliado sob diferentes densidades de rede. Os resultados indicam menor variabilidade na taxa de sucesso e melhor equilíbrio energético em comparação com estratégias estáticas, fornecendo uma base arquitetural reprodutível para IoT sustentável.
Uma Abordagem Declarativa e Modular para Adaptação Dinâmica da Camada de Enlace de Redes Heterogêneas
A camada de enlace das redes contemporâneas permanece fortemente acoplada a mecanismos específicos e a modelos de configuração pouco expressivos, limitando sua adaptação dinâmica e evolução incremental. Este trabalho propõe uma abordagem declarativa e modular para adaptação dinâmica em L2, baseado em uma separação explícita entre especificação declarativa e materialização tecnológica. A partir da linguagem L2i, a abordagem permite que aplicações e protocolos expressem requisitos de comunicação em L2 de forma abstrata e independente de tecnologia. A proposta foi avaliada em um testbed experimental realista, construído com primitivas nativas do Linux (namespaces de rede e enlaces veth) e componentes reais de controle e plano de dados, envolvendo domínios Linux, NETCONF/YANG e P4. Os resultados indicam maior previsibilidade, isolamento entre fluxos e estabilidade sob contenção, ao custo de um overhead operacional limitado. Esses achados demonstram que abordagens declarativas em L2 são tecnicamente viáveis e relevantes para redes modernas.
Uma Análise Comparativa de Algoritmos de Machine Learning e Explicabilidade para Detecção de Intrusão de Redes
Em redes de alta vazão, onde milissegundos separam a detecção da exfiltração de dados, a precisão é fundamental. Este trabalho analisa o desempenho de seis algoritmos de aprendizado de máquina no dataset CIC-IDS2017, enfrentando o dilema entre a “Caixa Preta” e a necessidade de resposta em tempo real. Através de um pipeline completo, foi revelado um trade-off decisivo: enquanto o Random Forest apresenta a precisão de 99,64%, o CatBoost emerge como a escolha superior para defesa ativa, entregando inferência 3,4× mais rápida (0,65 s) com perda desprezível de acurácia. Por fim, aplicaram-se técnicas de IA Explicável para interpretar a decisão dos modelos baseando-se em padrões de rede legítimos e podendo transformar alertas em segurança auditável.
Uma Arquitetura Descentralizada para Aprendizado Federado Baseada em Blockchain: Um Estudo de Caso sobre Mecanismos de Consenso
O Aprendizado Federado tem se consolidado como alternativa aos modelos centralizados ao mitigar riscos de privacidade, enquanto sua integração com Blockchain busca eliminar pontos únicos de falha e aumentar a confiança no treinamento distribuído. Contudo, experimentos reais são onerosos e arquiteturas inadequadas podem introduzir ineficiências e vulnerabilidades com impactos significativos em desempenho e segurança. Este trabalho avalia, por meio de simulações no framework FLEX, o impacto dos mecanismos de consenso Proof-of-Work (PoW) e Proof-of-Federated-Learning (PoFL) em sistemas de Aprendizado Federado baseados em Blockchain. Os resultados indicam que o PoFL, orientado ao desempenho do modelo, alcança acurácia superior a 80%, acelera a convergência e reduz o número de rodadas de treinamento, à custa de maior custo computacional por rodada e menor throughput quando comparado ao PoW. Por sua vez, o PoW apresenta validação mais rápida da rede, porém resulta em um processo de aprendizado mais lento e instável. A análise evidencia os trade-offs entre qualidade do modelo, estabilidade do treinamento e custos operacionais.
Uma Comparação de Ferramentas Open Source de CLI para Geração de Ataques DDoS em Ambientes de Internet
Os ataques DDoS comprometem a disponibilidade de infraestruturas críticas de rede por meio de fluxos de dados massivos e coordenados. O uso de ferramentas de simulação de DDoS permite reproduzir esses comportamentos de forma controlada e segura, colaborando assim ao desenvolvimento de sistemas de segurança. Entretanto, há ainda uma carência de estudos comparativos que auxiliem na seleção de ferramentas quanto à fidelidade e ao desempenho. Este trabalho apresenta uma análise comparativa de sete ferramentas open source de linha de comando (CLI) voltadas à simulação de ataques DDoS nas camadas de rede e transporte. Essa avaliação experimental levou em conta a capacidade de geração de tráfego, a capacidade de customização e a aderência à taxonomia de Jelena Mirkovic para modelagem de anomalias. Os resultados alcançados apontam diferenças significativas entre as ferramentas, no qual a T50 favorece experimentos volumétricos, a Scapy a flexibilidade na modelagem de anomalias e a Trafgen um equilíbrio entre ambos aspectos.
Uma Extensão Pós-Quântica Híbrida para o Protocolo Matrix: Avaliação Experimental e Impacto Sistêmico
A computação quântica ameaça a criptografia de mensageiros E2EE, impulsionando a adoção de criptografia pós-quântica (PQC). Este estudo avalia a integração híbrida do CRYSTALS-Kyber no protocolo Matrix, estendendo o acordo de chaves e o Double Ratchet. Testes demonstraram que o principal gargalo é a largura de banda, com overhead de +548% no setup e +252% nas rotações de chaves, enquanto o impacto na CPU e na experiência do usuário é negligenciável (≈16 ms a 100 ms). O custo das rotações escala quadraticamente, indicando que políticas de segurança rígidas são ineficientes e demandam estratégias adaptativas para equilibrar segurança e consumo de rede.
Uma ferramenta adaptativa para detecção de ataques Cross-Site Scripting no lado do cliente
Este artigo propõe uma ferramenta para detecção de ataques do tipo Cross-site Scripting (XSS) que é executada diretamente no lado do cliente e usa técnicas de inteligência artificial. A ferramenta é implementada como uma extensão de um navegador Web e combina engenharia de atributos, vetorização textual e o algoritmo Random Forest, resultando em um modelo robusto capaz de identificar padrões maliciosos com baixo tempo de resposta e alta acurácia. O modelo usado pela ferramenta é treinado e avaliado com um conjunto de dados construído neste artigo a partir de coletas de tráfego real e cargas úteis (payloads) públicas compostas de diferentes tipos de ataques XSS. Por operar no lado do cliente, a ferramenta permite o retreinamento e a adaptação do modelo ao perfil de navegação do usuário por meio da captura de tráfego HTTP, o que contribui para a redução significativa de falsos positivos. Os resultados obtidos com a ferramenta superam 99% nas principais métricas de desempenho comprovando a viabilidade da ferramenta proposta para a proteção de usuários contra ataques XSS.
Unsupervised DDoS Detection in High-Speed Networks: An Evaluation Using Real Transit Provider Data
Distributed denial-of-service (DDoS) attack detection has been widely studied in the past decade by academia. Despite progress having been made, recent surveys show that detection in environments such as Internet Transit Providers (ITP) remains challenging due to high-speed constraints. This study evaluates four anomaly detection algorithms, namely Autoencoder, Isolation Forest, Local Outlier Factor, and One Class Support Vector Machine, using three datasets collected from operational ITPs during confirmed DDoS attacks. The evaluation considers four temporal aggregation windows and three feature selection configurations, with the objective of analyzing the predictive capacity of the algorithms under different temporal and feature selection settings. The results show that the Autoencoder detection achieved the best results when using the most aggressive feature selection configuration and the shortest temporal aggregation windows.
Usando Representações Não Supervisionadas Para Extração de Características Em Grafos em Dados de Redes Sociais
Embora Redes Neurais em Grafos (Graph Neural Networks - GNNs) sejam essenciais para redes sociais, a alta sobrecarga computacional e o intenso ajuste de parâmetros frequentemente dificultam sua adoção. Propomos um framework de aprendizado desacoplado para classificação de nós, substituindo arquiteturas profundas por embeddings estruturais de baixa dimensionalidade combinados com aprendizado de máquina tradicional. Ao separar as fases de representação e classificação, nosso método reduz significativamente o uso de memória e o tempo de treinamento. Resultados em diversos datasets demonstram desempenho competitivo, oferecendo uma alternativa escalável e interpretável às GNNs convencionais.
VORTEX: Descarregamento de Dados Sensível à Latência ao Longo do Contínuo Edge–Cloud para Veículos Autônomos Conectados
Veículos Autônomos Conectados (CAVs - Connected Autonomous Vehicles) geram fluxos massivos de dados sensoriais que precisam ser processados sob rigorosas restrições de latência, frequentemente excedendo as capacidades computacionais e de armazenamento embarcadas. Este artigo apresenta o VORTEX, um framework de descarregamento em nível de objeto que prioriza objetos detectados em vez de fluxos de vídeo brutos para melhorar o cumprimento dos prazos e a eficiência do uso de largura de banda ao longo do contínuo edge–cloud em redes veiculares heterogêneas LTE/5G. O VORTEX emprega uma heurística distribuída e sensível a prazos que orquestra o posicionamento dos objetos ao longo do contínuo, explorando dinamicamente a proximidade da borda e a elasticidade da nuvem quando os prazos se tornam inviáveis. Os resultados mostram que o VORTEX alcança 99,1% de cumprimento de prazos, reduz o encaminhamento para a nuvem e apresenta melhorias de latência estatisticamente significativas em comparação com os algoritmos de referência EDF, LLF e SDF.
When ECN Lies: Unfairness and Exploitation in L4S Architectures
Low Latency, Low Loss and Scalable Throughput (L4S) is a recent architecture proposed by the IETF that enables Internet applications to achieve low queuing latency, low congestion loss, and scalable throughput control. The architecture introduces incremental changes to both hosts and network nodes. On the host side, L4S must incorporate a novel variant of a scalable congestion control capable of recognizing the congestion signals. At network nodes, L4S brings a dual-queue coupled mechanism, in which one queue serves Classic traffic while another serves Scalable traffic, enabling fair bandwidth sharing and harmonious coexistence between TCP flavors. Despite its promise, the architecture faces important security challenges. One of them is the so-called unresponsive Explicit Congestion Notification (ECN) attack, in which a malicious (non-L4S) flow exploits the low-latency queue, causing starvation of compliant traffic. In this work, we conduct an in-depth evaluation of the impact of unresponsive ECN attacks in networks with L4S support. Furthermore, we propose and validate a data-plane-based mitigation mechanism, implemented in P4, capable of identifying and penalizing non-compliant flows, thereby restoring fairness and protecting the low-latency service guarantees of L4S.