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.
Um Método de Anonimização com Preservação de Prefixo baseado em Cifra de Feistel Desbalanceada e Heterogênea
A preocupação com a privacidade dos dados cresce diante do aumento de ameaças à violação dos mesmos. A anonimização de dados, técnica usada para alcançar privacidade, enfrenta o desafio de equilibrar a proteção e preservação da utilidade dos dados, como nos endereços IP. Para manter a utilidade desses endereços, a anonimização com preservação de prefixo é empregada, porém, ela é vulnerável a ataques semânticos capazes de reverter os valores originais. Soluções como multi-visão de dados ou cifras de Feistel têm sido investigadas a fim de fortalecer essa técnica, mas ainda enfrentam a necessidade de tratar da falta de robustez contra ataques lineares e diferenciais (i.e., deduzir dados originais a partir de mudanças na entrada). Assim, este artigo apresenta PROTECT, um método de anonimização com PReservação de prefixO para IPv4 baseada em uma cifra de feisTEl desbalanCeada e heTerogênea. A solução possui a propriedade de efeito avalanche e supera a literatura na métrica de vazamento de dados a partir 20% de conhecimento do atacante.
Optimizing Intelligent Camera Surveillance in Smart Buildings: An SPN-based Edge-Fog Analysis
Surveillance cameras play a pivotal role in modern security strategies, yet real-time video analysis demands substantial computational capabilities. This research employs Stochastic Petri Net (SPN) models to refine the planning and optimization of video surveillance infrastructures within intelligent buildings, leveraging Edge and Fog computing paradigms. By systematically evaluating key performance metrics such as mean response time, throughput, resource utilization, and drop probability, the proposed models inform more judicious resource allocation and scaling decisions. Our findings indicate that increasing Fog layer processing cores to 10 reduces the drop probability to around 35% at an arrival rate of 47.37 msg/ms, and maintains a mean response time below 10 ms at moderate arrival rates (up to approximately 29 msg/ms). These insights facilitate the design of more efficient, reliable, and scalable surveillance solutions, ensuring prompt incident responses and optimized resource usage within smart building environments.
Abordagem Cross-layer para Detecção de Intrusão Integrando eBPF e Machine Learning
A crescente sofisticação de ataques multi-vetor desafia a segurança computacional, tornando a correlação eficiente entre eventos de rede e sistema em um mesmo host um problema crítico. Este trabalho apresenta o CrossLayerGuardian, um sistema híbrido de detecção de intrusão (IDS) com arquitetura baseada em eBPF para coleta eficiente e correlação cross-layer. Diferente de abordagens híbridas que apenas combinam fontes de dados, nossa abordagem cross-layer foca na correlação ativa e temporalmente consciente entre eventos de rede e sistema para identificar ataques complexos dentro de um único host. A solução integra processamento de rede de alto desempenho (XDP) e monitoramento granular de syscalls, sincronizados por timestamps de kernel para garantir ordenação causal. Eventos correlacionados são analisados por um ensemble adaptativo de aprendizado de máquina, com pré-filtragem no kernel para reduzir overhead. A avaliação experimental demonstrou throughput de 850 Mbps com overhead de CPU inferior a 8%, comparável a sistemas estado da arte baseados em eBPF. O CrossLayerGuardianalcançou taxas de detecção superiores a 95% para ataques de rede e multi-vetor, com falsos positivos abaixo de 1,2%. Os resultados confirmam que a arquitetura proposta oferece uma solução eficiente para correlação cross-domain em host único, equilibrando desempenho e precisão.
Otimizando Energia no Aprendizado Federado em Redes de Baixa potência e com Alta Taxa de Perda de Pacotes
O Aprendizado Federado (FL) permite o treinamento distribuído de modelos de aprendizado de máquina, sem necessidade de compartilhamento de dados brutos. Em redes IoT com dispositivos de recursos limitados e alta perda de pacotes, a seleção de dispositivos para treinamento é desafiadora. Este trabalho propõe otimizar essa seleção focando na eficiência energética de dispositivos que utilizam o protocolo RPL (Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks), um protocolo que constrói uma topologia de árvore da rede. A proposta foi avaliada em uma extensão da plataforma MininetFed, que adicionou suporte a redes RPL, monitoramento de consumo de energia e um algoritmo de seleção para prolongar a vida útil das redes IoT durante o treinamento sem comprometer a eficácia. A abordage proposta atingiu uma redução de aproximadamente 6,5% no consumo de nós centrais.
Uma Perspectiva Analítica para Avaliação de Desempenho no Aprendizado Federado
Implementar e avaliar o desempenho de soluções de Aprendizado Federado (FL) em ambientes reais ou simulados apresenta desafios significativos, não apenas devido a limitações de escalabilidade, tempo e custo, mas também à heterogeneidade estatística e sistêmica, incluindo restrições de rede e problemas de desempenho, que são difíceis de reproduzir em cenários experimentais ou simulados. Nesse contexto, os modelos analíticos emergem como uma abordagem poderosa para compreender o comportamento de sistemas de FL em larga escala e densos. Esses modelos permitem uma análise mais detalhada e eficiente, ao integrar cenários densos com diferentes opções de conectividade, por exemplo, intermitente, e incorporar a variabilidade estocástica em transições e estados, capturando de forma realista a complexa dinâmica de sistemas distribuídos. Este artigo apresenta a modelagem de Stochastic Petri Net (SPN) como uma abordagem analítica complementar aos simuladores de FL tradicionais em cenários dinâmicos e densos. O modelo SPN permite a simulação detalhada da dinâmica FL principal, incluindo participação assíncrona, seleção de clientes e utilização de recursos. A aplicação do modelo de SPN para análise de FL é ilustrada, calibrada e validada com um estudo de caso utilizando dados de um experimento real. Os resultados fornecem insights importantes para a otimização de sistemas distribuídos em diferentes domínios.
Tolerância a Falhas com Aprendizado por Reforço para Tomada de Decisão em Cenários Distribuídos
Este trabalho apresenta contribuições ao estudo do impacto da latência em sistemas distribuídos com aprendizado por reforço. Propostas práticas incluem a repetição da última ação ou a execução de ações aleatórias para mitigar falhas de temporização. A eficácia dessas estratégias é avaliada para diferentes níveis de latência, sendo critérios considerados o tempo de convergência no treinamento, a tolerância a falhas ou atrasos e as estratégias de ação. O desempenho do aprendizado por reforço é analisado em contextos geograficamente distribuídos, considerando condições de redes de comunicação brasileiras. Modificações na biblioteca Stable Baselines3 simulam condições reais de comunicação, aumentando a reprodutibilidade dos resultados. Diretrizes práticas são fornecidas para aplicações em drones autônomos, redes industriais e dispositivos IoT, destacando particularidades regionais do Brasil.
Caracterização da Vulnerabilidade a Sequestros de Prefixo de Sistemas Autônomos Militares
O campo cibernético tornou-se uma nova frente de ataques, como observado em conflitos recentes. Embora os militares utilizem redes segregadas para comunicações táticas, o uso da Internet para alguns serviços os torna vulneráveis a ataques, incluindo o sequestro de prefixo. As ferramentas atuais de proteção contra sequestros de prefixo são insuficientes ou podem ser facilmente burladas. Este trabalho utiliza um conjunto extensivo de simulações, com dados reais, para caracterizar a vulnerabilidade a sequestros de prefixo de 29 redes militares, revelando que redes mais conectadas e com vizinhos distribuídos geograficamente são menos afetadas. Entretanto, até 77% dos ataques podem passar despercebidos, mesmo com a melhor ferramenta disponível para detectar sequestros com origem forjada. O trabalho também discute possibilidades para tornar o sistema de roteamento dessas redes mais robusto.
Algoritmo para Filtragem Adaptativa de Medições de Distância via Wi-Fi FTM
A medição de distâncias usando o protocolo Fine Time Measurement (FTM), que é parte das especificações do Wi-Fi, apresenta limitações significativas devido ao multicaminhamento. Este trabalho propõe um filtro adaptativo assimétrico para melhoria das medições FTM, levando em conta características intrínsecas deste protocolo. O algoritmo desenvolvido implementa um filtro com parâmetros ajustados considerando a velocidade do alvo e a tendência do FTM em superestimar distâncias. Os experimentos demonstraram que o método reduz o erro médio das medições em até 50% quando comparado ao FTM puro. Sua baixa complexidade computacional o torna especialmente adequado para implementação em sistemas embarcados. Os resultados indicam que a solução é efetiva para aplicações de medição de distância em tempo real utilizando o Wi-Fi, inclusive em hardware de baixo custo.
Comparative Analysis of Smart Contract Generation Using Large Language Models
In recent years, blockchain technology has established itself as an effective, secure, and transparent data storage solution. In this context, smart contracts play a fundamental role by enabling the automated execution of agreements without intermediaries. With the advancement of language models, the opportunity to automatically generate these contracts has emerged, raising concerns about their reliability and potential vulnerabilities. This article proposes a comparative analysis of the available language models for developing smart contracts using Ethereum Virtual Machine’s contracts as a case study. Experiments were made using various Large language models using different metrics to evaluate the susceptibility to vulnerabilities and computational cost. After comparing various models, ChatGPT appears to be the most suitable for generating smart contracts due to its higher compilation rate and, consequently, a larger sample size, despite detecting more vulnerabilities.
Fine-Tuning Eficiente de Modelos de Linguagem Para Detectar Anomalias em Logs Privados usando Aprendizado Federado
O crescimento acelerado de sistemas distribuídos em redes de computadores tem ampliado as preocupações com vulnerabilidades, falhas e ataques maliciosos, tornando a detecção de anomalias uma tarefa crucial para garantir a confiabilidade e segurança desses sistemas. A análise de logs de sistema desponta como uma abordagem promissora para identificar comportamentos anômalos, mas enfrenta desafios significativos, como a falta de flexibilidade, eficiência computacional e adaptabilidade para cenários distribuídos e restritos em recursos, além de questões relacionadas à privacidade dos dados. Este trabalho investiga o uso de modelos de linguagem aliados a técnicas de eficiência de treinamento e comunicação no contexto do aprendizado federado, com o objetivo de aprimorar a detecção de anomalias em cenários desafiadores. A abordagem proposta viabiliza o treinamento colaborativo e privado entre múltiplos clientes, preservando a privacidade dos dados enquanto otimiza a eficiência em ambientes de recursos limitados. Resultados demonstram o desenvolvimento bem-sucedido de um fluxo de trabalho para ajuste de modelos de linguagem na detecção de anomalias, com análises detalhadas de desempenho atingindo performance superior a 98% de F1 além de uma redução de até 4000x no tamanho das mensagens transmitidas delineando assim diretrizes promissoras para futuros avanços na área.
K-Flix: Clustering-Based Video Streaming Traffic Identification in Programmable Data Planes
Given the demand for video streaming on the Internet, specific Quality of Service (QoS) solutions become necessary, the implementation of which depends on the timely identification of such traffic. With this goal, this work uses Clustering for video traffic classification by offloading a Nearest Centroid Classifier to the data plane. A prototype of the proposed system was developed in a virtual environment and tests were executed using real traffic captures. Accuracies of over 98% were achieved on all tests, demonstrating the potential of the technique.
High-Throughput Multi-Leader Paxos Consensus with Insanely Scalable SMR
Distributed consensus protocols are essential building blocks for the development of distributed systems. They facilitate critical functionalities such as coordination in mutual exclusion and election algorithms, ensuring total order delivery in broadcast communication, and enabling active replication in approaches like State Machine Replication (SMR). Paxos has emerged as the most prominent distributed consensus algorithm, inspiring numerous optimizations over the past decades. In particular, some enhancements focus on improving Paxos’s throughput and scalability by addressing its single-leader bottleneck through multi-leader and leaderless variants. This paper examines key optimizations related to quorum sizes, reconfiguration, message exchange overhead, and the decentralization of the leader role, with an emphasis on multi-leader and leaderless approaches. Additionally, we develop a high-throughput multi-leader Paxos implementation using the ISS (Insanely Scalable SMR) framework. We benchmark this implementation against other multi-leader and leaderless protocols, including WPaxos and EPaxos. Experimental results demonstrate that the proposed implementation achieves nearly twice the throughput of WPaxos and EPaxos, albeit with increased latency due to ISS bucket rotation overheads.
Migração Automatizada de VMs na Defesa de Brokers MQTT Contra Memory Denial of Service
Um dos principais protocolos da Internet das Coisas (IoT) é o Message Queuing Telemetry Transport (MQTT). O protocolo MQTT permite a comunicação entre dispositivos IoT por meio de brokers, que atuam como pontos centrais na topologia da rede. Os brokers são alvos frequentes de ataques severos, como os de negação de serviço (DoS). Esses ataques podem levar à indisponibilidade de serviços importantes, comprometendo aplicações críticas, como monitoramento de saúde e agricultura de precisão. Um dos principais desafios nesse contexto está nas limitações dos mecanismos de defesa padrão. Esses mecanismos, como firewalls, geralmente aplicam configurações estáticas e, por isso, não conseguem responder a ataques dinâmicos. Este artigo aborda esse problema ao propor uma solução baseada na migração automatizada de máquinas virtuais como defesa para brokers. O algoritmo proposto permite múltiplas configurações e utiliza resultados de avaliação de desempenho como parâmetros para a tomada de decisão. Os resultados demonstram um efeito de mitigação superior a 75% nos melhores cenários. A técnica e o código estão disponíveis para a reprodução de pesquisas.
Estimando a Vulnerabilidade à Exposição de Usuários em Dados de Mobilidade
A mobilidade é um aspecto fundamental da vida humana, e os dados de mobilidade oferecem insights sobre o comportamento dos usuários. Contudo, esses dados também expõem os usuários a riscos de privacidade, dado a singularidade em suas trajetórias. Na literatura, técnicas foram desenvolvidas para quantificar a vulnerabilidade dos usuários. Porém, essas técnicas, no geral, focam na singularidade espaço-temporal dos usuários, deixando de lado a singularidade do comportamento dos usuários. Neste contexto, esse artigo introduz o hipercubo, uma nova métrica interpretável para quantificar a vulnerabilidade dos usuários. Para tal, o hipercubo explora métricas extraídas de trajetórias modelando o comportamento dos usuários em um espaço multidimensional. Nossos resultados mostram que o hipercubo captura a vulnerabilidade dentro do espaço das métricas comportamentais, identificando a singularidade nesse comportamento.
Geração de Roteiros Turísticos Personalizados em Tempo Real através de Heurística GRASP Adaptada
Planejar uma viagem turística é uma tarefa desafiadora, pois envolve conciliar os interesses pessoais do usuário com restrições financeiras, logísticas e categóricas. Esse problema é formalmente conhecido como o Problema do Turista e é frequentemente tratado como um problema de otimização. Métodos exatos frequentemente falham em encontrar soluções ótimas em tempo hábil para este problema, o que torna meta-heurísticas uma alternativa viável. Neste trabalho, propomos uma abordagem baseada em GRASP para solucionar o Problema do Turista. Nossa técnica se diferencia por considerar não apenas a utilidade dos locais visitados, mas também a proximidade geográfica, promovendo a exploração de áreas vizinhas. Além disso, nossa abordagem foi avaliada com dados reais da cidade do Rio de Janeiro, alcançando um desempenho superior a outras técnicas da literatura, com melhoria de até 60% em utilidade, e um baixo custo computacional, gerando rotas em menos de 1 segundo.
Um Mecanismo de Preservação de Privacidade para Medição Inteligente contra Empresa Curiosa
As redes elétricas inteligentes permitem a comunicação entre clientes e a empresa de energia; entretanto, os dados de medição podem comprometer a privacidade dos usuários. A literatura propõe soluções para lidar com atacantes externos, mas não resolve o problema de ataques internos. Este artigo propõe um mecanismo de medição inteligente para proteger a privacidade contra empresas curiosas, utilizando assinaturas às cegas e agregação descentralizada. Na avaliação de desempenho, a solução apresentou uma redução de 44% no uso de CPU em comparação ao modelo parcialmente homomórfico e 46% em relação ao modelo com Shamir’s Secret Sharing, demonstrando um melhor equilíbrio entre privacidade e desempenho.
Analyzing Energy and Performance Trade-offs for Network Anomaly Detection based on Deep Learning
A detecção de anomalias em redes baseada em aprendizado profundo já atingiu resultados impressionantes. No entanto, a performance obtida por modelos de aprendizado profundo é parcialmente explicada pela grande escala de tais modelos basilares. Este artigo estuda as compensações entre energia e performance para modelos de aprendizado profundo e suas configurações de hiperparâmetros, quando aplicados em detecção de anomalias em redes. O artigo propõe um mecanismo de perfilação de energia e performance para observar os resultados obtidos de cada configuração diferente de um determinado modelo, usando uma combinação de perfilação estatística e instrumentada.
SEQUOIA - Solução para Energia e QUalidade de serviço Otimizadas em Infraestruturas Abertas
A rede de acesso rádio (RAN) é o componente que mais consome energia no sistema 5G. No geral, a economia de energia da RAN 5G depende da ativação/desativação de estação base ou componentes de rádio, utilizando soluções proprietárias. Além disso, as categorias de serviço do 5G, como URLCC e eMBB, possuem requisitos rigorosos de qualidade de serviço (QoS), o que exige mecanismos flexíveis para alcançar uma operação eficiente em termos de energia na RAN, mantendo níveis adequados de QoS para essas aplicações. Open RAN permite monitoramento em tempo real e adaptabilidade da rede por meio de interfaces abertas e controladores inteligentes da RAN. Assim, este artigo propõe o SEQUOIA, uma solução baseada em Open RAN e otimização multiobjetivo para garantir QoS e reduzir o consumo de energia.
Rede Generativa Adversarial Quântica Semi-Supervisionada (sQGAN) para Detecção de Ataques
A evolução das ameaças cibernéticas exige sistemas de detecção de ataques eficientes e precisos, mas a escassez de dados rotulados limita o uso de modelos supervisionados convencionais. Este artigo propõe a Rede Generativa Adversarial Quântica Semi-Supervisionada (sQGAN) para detecção de ataques, que combina aprendizado semi-supervisionado com arquiteturas adversárias quânticas, aproveitando dados rotulados e não rotulados para melhorar a detecção em cenários de dados escassos. As principais contribuições incluem (1) uma arquitetura quântica semi-supervisionada eficaz com poucos dados rotulados, (2) integração de redes geradoras e discriminativas quânticas para aprimorar a detecção de ataques e (3) um estudo experimental comparando o desempenho da sQGAN com arquiteturas quânticas. Os resultados mostram que a sQGAN oferece F1 score signficativo e robustez para detecção de ataques em condições adversas de rotulagem.
Redes Quânticas Sob Ataque: Black Hole Repeaters
As redes quânticas oferecem uma segurança sem precedentes ao utilizarem protocolos baseados em entrelaçamento e repetidores quânticos confiáveis para viabilizar aplicações como distribuição de chaves quânticas e computação quântica distribuída. Contudo, à medida que essas redes evoluem, novas vulnerabilidades operacionais e de controle emergem, podendo ser exploradas por adversários. Entre essas vulnerabilidades, destacam-se ataques sutis ao processo de troca de entrelaçamento e a manipulação de métricas de desempenho, que representam desafios significativos para a integridade e a eficiência das redes. Este estudo explora uma classe relativamente pouco investigada de ameaças: os ataques Black Hole Repeater. Esses ataques envolvem nós maliciosos que deliberadamente introduzem erros ou falsificam métricas, comprometendo a taxa de sucesso das operações quânticas e gerando ineficiências no uso de recursos, ao mesmo tempo que permanecem indetectáveis por técnicas tradicionais de monitoramento, como a tomografia quântica. Por meio de simulações realizadas em diversas topologias de rede, demonstra-se o impacto potencial desses ataques em métricas-chave de desempenho, destacando a necessidade de soluções adaptativas de monitoramento e arquiteturas resilientes para aprimorar a segurança das redes quânticas.
Estratégia de Agendamento de Purificação Híbrida para Redes Quânticas de Canais Ruidosos Heterogêneos
A evolução da Internet Quântica depende da geração eficiente e purificação de pares entrelaçados (EPR) em canais quânticos ruidosos e heterogêneos. No entanto, diversos desafios surgem nesse contexto, como (1) estimar o número ótimo de rodadas de purificação sem conhecimento prévio do tipo de erro do canal, (2) a baixa probabilidade agregada de sucesso nos processos de purificação e (3) o desperdício de recursos causado pelos pares EPR não utilizados. Neste trabalho, propomos uma estratégia híbrida de agendamento de purificação em redes quânticas para lidar com esses desafios. Nossa abordagem ajusta dinamicamente o número de rodadas de purificação, compensa a baixa probabilidade de sucesso por meio de operações adicionais e reduz as ineficiências no uso de recursos ao reutilizar pares EPR ociosos. Avaliamos a solução por meio de estudos de caso em cenários de ruído, incluindo os modelos bitflip, Werner e ruído misto. Os resultados demonstram melhorias significativas no throughput em comparação com abordagens atuais, destacando a eficácia da estratégia de agendamento em redes quânticas.
Efficient Task Orchestration Including Mixed Reality Applications in a Combined Cloud-Edge Infrastructure
Mixed Reality (MR) is establishing itself as one of the most prominent immersive applications, enabled by advanced computing and communication infrastructures that must deliver high throughput, low latency, and high reliability simultaneously. To meet the stringent requirements of MR applications, while balancing competition with less demanding workloads and varying operational costs, cloud and edge computing resources must be efficiently orchestrated. Despite extensive research on task offloading, key aspects such as accurately modeling MR demand and incorporating adequate infrastructure cost remain underexplored. In this work, we formalize the resource allocation problem and introduce LOTOS (Local Optimal Task Orchestration Solution), a novel approach that efficiently orchestrates multiple workloads, including MR applications. Through simulations using EdgeCloudSim, a load generator based on real MR application traces, and the real-world cloud and edge platform costs, we demonstrate the effectiveness of LOTOS. Compared to a widely cited approach in the literature, LOTOS achieves over 15% more successfully completed tasks while reducing costs by up to 8 times.
Energy-Efficient Hierarchical Federated Learning in Massive Wireless IoT Networks
Federated Learning (FL) enables collaborative model training without sharing raw data, preserving privacy and reducing communication overhead. On the other hand, in Internet of Things (IoT) wireless networks, FL faces issues such as limited resources, unreliable communication channels, and large delays. Hierarchical Federated Learning (HFL) addresses these issues using a tree topology with intermediate servers to reduce communication distances, improve aggregation efficiency, and mitigate transmission failures. However, current algorithms are not well-suited to address the scalability challenges posed by the massive scale of beyond-5G networks. In this context, we propose a novel HFL algorithm called HFLwOpt, which dynamically optimizes communication and computation resources in massive wireless IoT networks, maximizing successful transmissions, minimizing energy use, and reducing training latency. Our simulation with over 1, 000 devices, utilizing three levels of aggregation, demonstrates that HFLwOpt surpasses baselines with fixed resource allocations. The results reveal a reduction of up to 45.34% in energy efficiency and 77.01% in training latency for the MNIST-based dataset, and 42.23% in energy efficiency and 76.77% in training latency for the FMNIST-based dataset.
Detecção e Mitigação de Ataques de Inversão de Rótulos em Modelos Compactados e Privados no Aprendizado Federado
Este artigo propõe uma técnica para detectar clientes maliciosos que realizam ataques de inversão de rótulo (label flipping) durante o treinamento de modelos de Aprendizado Federado (FL). O objetivo é identificar clientes maliciosos que manipulam rótulos de dados, mesmo com modelos locais compactados e privados por meio da aplicação de privacidade diferencial. O vetor de pesos da última camada de ativação da rede neural é usado para detectar comportamentos anômalos desses clientes, preservando a privacidade dos dados. A solução foi avaliada em diferentes conjuntos de dados, como MNIST e Fashion-MNIST, e no emulador MininetFed. Os resultados mostram que a proposta foi eficaz na detecção e neutralização de ataques, mesmo em cenários onde até 40% dos clientes na rede eram maliciosos.
Mitigação de Envenenamento de Rótulos em Sistemas de Detecção de DDoS Federados
O monitoramento de tráfego de rede é essencial para compreender o comportamento da infraestrutura e avaliar a integridade de seus componentes. O aprendizado federado tem se destacado como uma abordagem promissora para sistemas de defesa baseados nesse monitoramento, permitindo o treinamento distribuído de modelos sem compartilhamento direto de dados. No entanto, métodos tradicionais assumem um ambiente federado composto apenas por clientes honestos, ignorando a possibilidade de ataques de envenenamento de rótulos (label poisoning). Este trabalho propõe um novo arcabouço de aprendizado federado robusto contra ataques de rede, com foco na mitigação de clientes maliciosos. Nossa abordagem emprega técnicas de Redes Siamesas para quantificar a aderência dos dados e ajustar dinamicamente a ponderação das contribuições de cada cliente, fortalecendo a resiliência do modelo contra manipulações adversárias. Os resultados mostram que nossa estratégia não apenas melhora a detecção de ataques, mas também reduz significativamente o impacto de envenenamento de rótulos no aprendizado federado.
Arquitetura de Dimensionamento Adaptativo com Suporte ao Aprendizado
Atender às demandas de desempenho e estabilidade em aplicações sensíveis à latência é um dos principais desafios tecnológicos atuais. Este trabalho apresenta uma Arquitetura de Dimensionamento Adaptativo com Suporte ao Aprendizado, aplicada ao contexto de aplicações imersivas, baseada na combinação de métricas de hardware e eventos da aplicação para otimizar a alocação de recursos. A implementação utiliza Kubernetes (K8s) e o Kubernetes Event-driven Autoscaler (KEDA), tendo a aplicação Hubs VR como estudo de caso. Foram conduzidos experimentos que resultaram na construção de conjuntos de dados estruturados distintos: um baseado apenas em métricas de hardware e outro que integra também eventos da aplicação. Esses datasets representam um produto relevante da pesquisa, servindo como base para análises e desenvolvimento de estratégias preditivas. Os resultados indicam que a combinação de métricas pode promover respostas mais ágeis e estáveis frente às variações de carga, contribuindo para o avanço de soluções adaptativas em ambientes dinâmicos.
MARIA: Monitoramento e Análise para Resposta Imediata a Ataques à Rede 5G no Contexto da IoT
A integração da IoT com as redes 5G amplia o número de dispositivos conectados e a complexidade do tráfego, intensificando desafios de segurança. Técnicas de Aprendizado de Máquina têm sido utilizadas para detectar padrões de ataques em redes. Este artigo apresenta o MARIA, uma solução desenvolvida para identificar e propor medidas de mitigação para ataques direcionados a dispositivos IoT em redes 5G. O Maria é composto por seis módulos e, como parte de seu processo, utiliza algoritmos supervisionados para detecção de ataques, viabilizando respostas rápidas. Uma avaliação do Maria é realizada em um testbed. Os resultados evidenciam a eficácia do MARIA na detecção em tempo real de diferentes tipos de ataques.
SeqWatch: Unsupervised Sequence-based Intrusion Detection System for Automotive Ethernet
Modern connected vehicles are increasing the demand for Ethernet in automotive networks due to its ability to provide high-bandwidth and flexible in-vehicle communication. However, Ethernet lacks built-in authentication and encryption, which has led to growing interest in Intrusion Detection Systems (IDS) as a defense mechanism to detect malicious activities when other security mechanisms are not present or fail. In this work, we present SeqWatch, an unsupervised IDS that uses a sequence-based deep learning model capable of capturing the temporal relationships in network traffic. SeqWatch can identify previously unseen (zero-day) attacks by training only on normal traffic data. Our experimental results show that SeqWatch outperforms other state-of-the-art unsupervised automotive IDSs, achieving higher detection rates in attacks from two publicly available datasets.
P4eBalancer: Leveraging P4 and eBPF for Optimized Load Balancing with Network and Host Insights
Load balancing solutions monitor the infrastructure and redistribute network traffic or application requests in order to adapt to variations in network or server loads. However, these schemes rely on monitoring mechanisms that observe only specific segments of the infrastructure, i.e., network core or end-hosts, which may lead them to make suboptimal decisions. In this paper, we present P4eBalancer, a system that leverages an advanced monitoring mechanism capable of observing the entire distributed infrastructure to make loadbalancing decisions. P4eBalancer incorporates an intelligent offline control loop, operating in the control plane, making global decisions with a reinforcement learning agent, and an online control loop in edge switches, which makes quick decisions and reacts to network variations. We implemented a prototype using the BMv2 P4 software switch. Our results show that P4eBalancer can make better load balancing decisions using end-to-end metrics.
Infraestrutura Óptica para Comunicação Quântica: Planejamento e Otimização
Este artigo propõe um modelo de otimização para Infraestruturas de Comunicação Quântica (QCI), visando minimizar os custos de capital (CAPEX) associados a links quânticos e nós repetidores confiáveis. Utilizando Programação Linear Inteira (ILP), o modelo otimiza a alocação de recursos sob restrições físicas e operacionais. Simulações realizadas no ambiente AMPL/CPLEX demonstram reduções significativas no CAPEX com o aumento da disponibilidade de comprimentos de onda, alcançando uma relação custo-eficiência ótima ou próxima da ótima. Os resultados validam a aplicabilidade do modelo para a implantação em redes de média escala e eficiência de QCIs em cenários práticos.
Como Agregar e Não Influenciar Modelos - Controlando a Influência de Clientes no Aprendizado Federado Dinâmico
Sistemas distribuídos têm se mostrado uma abordagem essencial para o aprendizado de máquina, especialmente em cenários com grande quantidade de dispositivos conectados, como a Internet das Coisas (IoT) e Cidades Inteligentes. No entanto, a disponibilidade desses dispositivos é crucial para um treinamento eficaz, e não é garantida durante todo o treinamento devido a limitações como bateria, largura de banda ou requisitos de conformidade. Para enfrentar esses desafios, propomos FedPIPC, um método de agregação que utiliza a participação dos clientes como fatores de influência no modelo global, combinado com um mecanismo de preservação de conhecimento para mitigar os impactos das oscilações na participação ao longo do treinamento federado. Os resultados empíricos indicam que a solução proposta melhora o equilíbrio entre precisão e transmissão de dados em até 50% e reduz o volume de transmissão em até 89%, comprovando sua eficácia em cenários dinâmicos.
Fair Max Rate: Um Escalonador de Recursos Baseado em Aprendizado por Reforço para Redes 5G
Este artigo propõe um escalonador de recursos para redes 5G baseado em aprendizado por reforço, visando maximizar a vazão da rede ao distribuir recursos conforme a eficiência espectral de cada dispositivo de usuário. O escalonador proposto assegura uma vazão mínima para cada dispositivo, equilibrando eficiência e justiça. A avaliação se dá através de simulação com base nas métricas de vazão e Índice de Jain. O desempenho do escalonador proposto é comparado aos algoritmos clássicos Round Robin (RR), Proportional Fair (PF) e Max Rate (MR), e, com ele, se obtém um aumento de até 27,27% na vazão quando comparado ao RR e com melhores índices de justiça quando comparado ao MR.
Anonimização de Dados para Inteligência Artificial usando o Algoritmo da Tropa dos Gorilas
A coleta de dados do ambiente e das pessoas através da Internet das Coisas (IoT) é uma realidade, onde esses dados são usados por soluções inovadoras baseadas em Inteligência Artificial (IA). Contudo, especialmente na área de saúde, esses dados de usuários precisam atender às definições das Leis de Privacidade. Desta forma, há o desafio de entender a utilidade dos dados usados em soluções de IA enquanto cumpre os aspectos legais, por exemplo, anonimizando os dados. Métodos tradicionais de anonimização comprometem a eficácia dos modelos de IA, reduzindo a eficácia dos mesmos. Dentro deste contexto, este artigo propõe o algoritmo GOK − Privacy, que combina uma meta-heurística inspirada no comportamento de gorilas com técnicas de agrupamento, permitindo alcançar a preservação de privacidade sem sacrificar o desempenho dos modelos analíticos. Os experimentos realizados usando dados reais de saúde mostram a eficácia da proposta em cenários reais.
Posicionamento e Encadeamento em NFV: Como Lidar Quando o Plano de Dados é Programável e Multi-Tenant?
A Virtualização de Funções de Rede (NFV) tornou-se fundamental para o provisionamento escalável de serviços de redes, e o posicionamento e encadeamento de funções de rede (VNFPC) assume um papel crítico nesse contexto. Apesar da intensa atividade de pesquisa em VNFPC, as soluções existentes não consideram que o plano de dados pode ser programável e multi-tenant. Por um lado, algumas funções de rede customizadas podem necessitar de mecanismos como in-band telemetry ou de protocolos também customizados implementados em switches programáveis ao longo do caminho na rede. Por outro lado, a implantação de switches para atender às necessidades de funções de rede específicas pode afetar também os demais fluxos na rede. Neste artigo, discutimos a nova camada de complexidade que a programabilidade do plano de dados adiciona ao VNFPC, e propomos uma primeira solução a esse problema, a qual explora multi-tenancy em switches programáveis para escalonar switches virtuais que processam os fluxos de funções de rede.
DCTPQ: Dynamic Cloud Gaming Traffic Prioritization Using Machine Learning and Multi-Queueing for QoE Enhancement
Cloud gaming (CG) traffic requires high bandwidth and low latency to ensure Quality of Experience (QoE). We propose DCTPQ, an ML-based edge solution that dynamically identifies and prioritizes CG traffic on-the-fly, achieving 97.6% classification accuracy using packet-based and RTP frame-based features with Decision Tree (DT) and Random Forest (RF) models. DCTPQ employs separate queues for CG, UDP (Non-CG), and TCP traffic, with varied lengths and rates, implemented using P4 on the data plane. Leveraging Inband Network Telemetry (INT) and Device-in-the-Loop (DIL) techniques, we evaluate QoS (throughput, latency, packet sojourn time) and QoE (VMAF score) under congestion. The system is tested with three distinct CG games (Fortnite, Forza, Mortal Kombat) on the Xbox platform, while users play online, ensuring a realistic assessment of the deployed model’s impact on QoS and QoE.
Arquitetura de Gerenciamento Baseado em Intenções para Open RAN com Controle Dinâmico de Largura de Banda
A Qualidade de Serviço (QoS) é mandatória em redes móveis de próxima geração (além do 5G e 6G) para suportar serviços de banda larga móvel aprimorada (eMBB), comunicação ultraconfiável de baixa latência (URLLC) e comunicação massiva entre máquinas (mMTC) em uma Rede de Acesso via Rádio Aberta (Open RAN). Contudo, a complexidade na gestão dessas redes aumenta a probabilidade de erros de configuração que implicam degradação da QoS. Este artigo propõe um sistema baseado em intenções, no qual os operadores controlam a alocação de recursos por meio expressões em linguagem natural, traduzidas em políticas de rede para controle dinâmico de largura de banda. O sistema é validado em um ambiente emulado, medidores OpenFlow e filas de tráfego. Os resultados mostram a alocação eficiente de recursos e conformidade com os Acordos de Nível de Serviço (SLAs), garantindo a QoS e a priorização do tráfego para fluxos.
Algoritmos de Controle de Congestionamento Justos e Eficientes para Aplicações TCP em Redes Sensíveis a Perda de Pacotes e a Atrasos
À medida que o número de dispositivos conectados à Internet aumenta, a resposta das aplicações à competição por recursos de rede e, consequentemente, ao congestionamento, tornou-se uma questão crítica que afeta a qualidade do serviço e a experiência do usuário. Redes de próxima geração, como as além do 5G, 6G e redes de satélites de órbita terrestre baixa (LEO), enfrentam desafios adicionais devido à alta sensibilidade a atrasos e perdas de pacotes. Este artigo propõe três modelos de algoritmos de controle de congestionamento para o TCP (CCA), denominados Expolinear, Fracionário e Linear, que utilizam informações sobre perdas de pacotes para ajustar dinamicamente a janela de congestionamento (CWND), melhorando a eficiência e a adaptabilidade às condições variáveis da rede. Os algoritmos propostos são implementados como módulos do núcleo do Linux e são comparados com algoritmos tradicionais. Os modelos propostos demonstraram uma eficiência até dez vezes superior na taxa de transmissão em cenários com alta perda de pacotes, mantendo a equidade no uso da largura de banda entre fluxos concorrentes.
Explorando o overhead de telemetria em redes programáveis na estimativa de QoS com aprendizado de máquina
O monitoramento da qualidade de serviço (QoS) de aplicações em tempo real é desafiador para provedores de serviços de rede devido o acesso limitado às métricas no domínio do usuário. Este estudo avalia o impacto das estratégias de telemetria INT (In-Band Network Telemetry) e ONT (Out-of-Band Network Telemetry) no desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina para predição de QoS em serviços de vídeo. Experimentos em switches programáveis com P4 mostraram que a abordagem INT reduz o erro de predição em até 7 vezes em relação à ONT, embora gere um overhead de 25% em relação ao throughput original da rede sem INT. O trabalho também define uma métrica de overhead e disponibiliza as implementações em repositório público.
Consenso Bizantino Baseado em uma Camada de Rede com Ordenação de Mensagens Tolerante a Intrusões
Trabalhos recentes propuseram protocolos de consenso que dividem as tarefas de garantir as propriedades de acordo e de terminação entre as camadas de rede e de aplicação, respectivamente. A camada de rede precisa entregar as mensagens já ordenadas para garantir acordo. Para tanto, essas soluções normalmente utilizam um sequenciador. No entanto, tolerar um sequenciador malicioso traz novos desafios, uma vez que um mesmo número de sequência pode ser atribuído para diferentes mensagens e enviadas para diferentes réplicas. Para contornar tais problemas, o NeoBFT emprega um passo adicional de comunicação entre as réplicas. Apesar de lidar com o problema, essa abordagem impacta o desempenho do sistema, uma vez que sincronizações adicionais são necessárias nas réplicas antes da execução das requisições. Este trabalho propõe o NsoBFT (Network secure ordered BFT), um protocolo de consenso que utiliza uma camada de rede com um serviço seguro de ordenação de mensagens implementado através do componente seguro USIG (Unique Sequential Identifier Generator). Desta forma, não é necessário executar sincronizações adicionais nas réplicas antes de executar as requisições. Resultados experimentais comparam as propostas similares encontradas na literatura e mostram que esta característica faz com que o NsoBFT tenha um desempenho superior ao NeoBFT.
Entregas Aéreas por Drones: Uma Avaliação de Desempenho Considerando Colisões dos drones e Logística de Reparo
A crescente adoção de drones para entrega de mercadorias tem se apresentado como uma solução potencialmente viável. Ao operarem pelo ar, os drones reduzem o tempo de entrega e ampliam o alcance das operações. No entanto, para cobrir grandes áreas, drones em voos prolongados consomem muita bateria, e o risco de colisões aumenta significativamente em regiões densamente povoadas. Este estudo propõe um modelo baseado em Redes de Petri Estocásticas para avaliar o desempenho de drones, considerando métricas como utilização, taxa de entregas e tempo médio de missão. O modelo considera fatores como pontos estratégicos de recarga e a probabilidade de colisão, fornecendo previsões sobre o desempenho dos drones em cenários de alta demanda. Além disso, foi realizada uma análise de sensibilidade utilizando o Design de Experimentos para identificar os fatores mais influentes no desempenho dos drones, possibilitando uma melhor compreensão e otimização do sistema.
Otimizando Saídas Antecipadas em Redes Neurais Profundas: Como Lidar com Buffers?
Redes Neurais Profundas com Saídas Antecipadas (EE-DNNs) inserem ramos laterais que permitem a inferência local quando a confiança ultrapassa um limiar pré-definido, reduzindo a dependência da nuvem. No entanto, um limiar fixo não se adapta às variações contextuais do mundo real. Este trabalho investiga a adaptação dinâmica dos limiares utilizando algoritmos de multi-armed bandits (MABs). Além disso, um buffer de entradas finito é introduzido para equilibrar o compromisso entre acurácia e latência, considerando a confiança e o tamanho da fila. Os resultados experimentais demonstram que os limiares ajustados por MABs convergem rapidamente em diversos contextos, enquanto o buffer garante um equilíbrio eficiente entre acurácia e latência.
Edge auditing centers to improve blockchain-based reputation system for smart cities
Uma cidade inteligente deve ser capaz de adquirir informações, seja por meio de sensores ou pessoas, e usar essas informações na gestão da cidade. Neste escopo, apresentamos um sistema de reputação baseado em blockchain que avalia as informações coletadas, sejam elas coletadas por sensores ou vindas de pessoas, a fim de garantir sua veracidade e ativar medidas quando necessário. Utilizamos uma abordagem distribuída entre dispositivos na borda da rede onde processamos as informações, que são agregadas na nuvem, mantendo a consistência global. Para demonstrar a usabilidade, eficiência e escalabilidade da nossa solução, utilizamos dispositivos reais instalados no Aveiro Tech City Living Lab, a infraestrutura de comunicação da cidade de Aveiro, Portugal, onde nossos centros de processamento de borda, instalados em Road Side Units (RSUs), fornecem comunicação sem fio com elementos móveis e conexões fixas com processamento centrado na nuvem. Neste cenário, comparamos os tempos de resposta da nossa abordagem distribuída com uma solução centralizada para demonstrar a eficiência da nossa solução.
Evaluating Path Loss Models in Heterogeneous Environments: A Land Cover Segmentation Approach
Path loss models are advantageous for analyzing complex environments and offer valuable network planning and optimization insights. Given the numerous challenges, predictive models incorporating environmental characteristics are essential for more accurate results. This study compares the accuracy of traditional predictive models, such as Free Space and Log-Distance, against the Log-Distance Multi-Exponent model using signals transmitted by LoRa technology. The ability of the latter model to classify the terrain coverage into distinct categories makes it particularly relevant in complex environments. Initially, the laboratory performed device calibration, followed by measurement campaigns in environments characterized by obstructed and unobstructed paths. The results indicate that segmenting the signal path based on terrain coverage is a practical approach that provides greater precision in estimating signal loss. Specifically, a path-segmented predictive model demonstrated a mean absolute error of 2 dB for environments with uniform land cover, outperforming the Free Space Model by 65%. Similarly, for mixed coverage, the Mean Absolute Error was 2.96 dB, representing a significant improvement, exceeding the Free Space Model by 75.6% and the Log-Distance model by 32.1%. These findings validate the effectiveness of the Log-Distance Multi-Exponent model, contributing to enhanced network planning efficiency.
ContAudIT: Uma Proposta Fim-a-Fim para Auditoria Contínua de Gerência de Mudanças em TI usando Blockchain
Mudanças em TI são essenciais para a operação contínua de organizações modernas, mas o gerenciamento inadequado dessas mudanças pode representar riscos significativos para a continuidade dos negócios. Nesse contexto, auditorias desempenham um papel fundamental em garantir a gerência de mudanças segundo procedimentos homologados. Tradicionalmente, firmas de auditoria realizam inspeções periódicas dos sistemas de TI e registros de mudanças. No entanto, o aumento do volume, complexidade e automação das mudanças torna desafiador assegurar a conformidade entre as inspeções de auditoria. Este artigo propõe o ContAudIT, uma abordagem baseada em blockchain para auditoria contínua de mudanças em TI. A solução integra um framework de orquestração de mudanças com um registro em blockchain que certifica e registra cada mudança implementada. A cadeia de mudanças entre eventos de inspeções permite que auditores verifiquem que apenas mudanças certificadas foram realizadas na infraestrutura.
VR-GX: an Attention-aware QoE-based resource allocation model for VR-Cloud Gaming
Virtual Reality Cloud Gaming (VR-CG) applications demand high computational and network resources due to their immersive nature and user-specific needs. To address these demands, we propose VR-GX, a mathematical formulation for resource allocation that incorporates user attention levels toward virtual objects within their Field of View (FoV) to optimize the Quality of Experience (QoE). Leveraging 3GPP specifications, VR-GX adjusts object resolutions based on attention levels, minimizing unnecessary data transmission and enhancing network efficiency. We compare VR-GX with a state-of-the-art model, demonstrating that our formulation consistently achieves higher QoE and fairness across various scenarios, particularly as user numbers increase. A heuristic algorithm is introduced to approximate solutions efficiently while maintaining QoE and latency fairness without exceeding computational limits. Our findings underline the significance of integrating user-centric features in VR-CG environments to ensure resource-efficient and high-quality user experiences in scalable, real-world immersive applications.
Aplicando Decomposição de Valores Singulares na Predição de Vazão de Rede
Diversas empresas e provedores de internet (ISPs) realizam serviços de monitoramento de rede para compreender o comportamento da rede e obter dados relevantes para o planejamento estratégico. No entanto, falhas podem ocorrer durante a realização dessas medições, principalmente nas medições de vazão, dificultando a execução de soluções de predição do desempenho da rede. Dentro deste contexto, este artigo propõe uma abordagem que combina imputação de dados com predição para melhorar a qualidade das análises de vazão. A solução baseia-se na técnica de decomposição de valores singulares (SVD) para realizar a imputação de dados, explorando aspectos sazonais das séries temporais que ditam o desempenho de vazão da rede. Após a imputação, as séries são utilizadas em redes neurais recorrentes para predições com alta eficiência. Nos experimentos realizados, usando dados reais do Serviço de Monitoramento da Rede Ipê (Monipê), foi validada a eficácia do modelo proposto, com eficiência superior a soluções existentes.
Towards Energy-Aware LoRaWAN ADR for Mobile Scenarios Through Dynamic Margin Control
In LoRaWAN networks, the ADR mechanism plays an essential role in dynamically adjusting the data rate to optimize energy consumption and network efficiency. However, since it is not suitable for mobile environments, alternative solutions such as MB-ADR have been proposed. This study enhances the MB-ADR scheme by dynamically adjusting the ADR margin db value based on SNR variability. Simulations with up to 1,000 mobile nodes demonstrate a 52.5% improvement in energy efficiency and a 42.18% reduction in latency while preserving packet delivery ratios similar to those of the fixed-margin MB-ADR. The proposed approach outperforms standard ADR in high-mobility scenarios, demonstrating its potential to enhance IoT network performance.
Implementação e avaliação da cifra de fluxo Xote em plano de dados de hardware programável Tofino
Este trabalho introduz uma técnica de reordenação de elementos aplicada no interpretador de pacotes da arquitetura Intel Tofino, viabilizando a implementação inédita do algoritmo Xote em plano de dados programáveis, e apresenta uma análise comparativa abrangente do desempenho dos algoritmos ChaCha, Forró e Xote nesta arquitetura. Os resultados demonstram que o algoritmo ChaCha, quando implementado com a técnica de reordenação proposta, alcança uma maior vazão máxima de pacotes e uma utilização de recursos similar em comparação com os demais algoritmos, superando os resultados previamente reportados na literatura com um aumento da vazão máxima em 1,65 vezes.
ALFadapt: Mitigating Catastrophic Forgetting in Federated Learning
Catastrophic forgetting, driven by concept drift, challenges federated learning (FL), especially in dynamic environments. Existing layer-freezing methods focus on communication efficiency but often overlook concept drift’s impact on individual neural network layers. We propose ALFadapt (Automatic and Adaptive Layer Freezing) to mitigate catastrophic forgetting by dynamically freezing stable layers and allowing trainable layers to adapt to evolving data. Experimental results show that ALFadapt significantly reduces accuracy loss during scenario transitions and improves model resilience when revisiting previous scenarios. This method offers a robust solution for environments characterized by concept drift and non-IID data distributions.
An Efficient Method for Model Compression for Federated Learning Scenarios
Traditional Machine Learning (ML) relies on centralized systems, requiring large amounts of sensitive data. In contrast, edge processing minimizes data transmission by performing computations locally, improving efficiency. In this context, Federated Learning (FL) is a decentralized machine learning approach that allows clients to train models collaboratively while keeping their data private. However, FL faces challenges such as high communication costs due to the large number of model updates between clients and the central server. In this paper, we introduce an efficient method for model compression for FL scenarios called HUFE-FL, which applies quantization to transform model parameters into discrete values, reducing their size, followed by Huffman encoding. This further compresses the model by efficiently encoding frequent symbols with fewer bits. Our main results show that HUFE-FL achieves up to 77.48% reduction in data transmission compared to traditional FL methods, with minimal loss in accuracy.
Classificação de artefatos de vulnerabilidades de software usando dados públicos da Internet
Artefatos associados a vulnerabilidades, como patches, exploits e scanners, podem fornecer informações valiosas no contexto da segurança em redes. Em particular, os protocolos de rede utilizados pelos scanners para identificar vulnerabilidades oferecem pistas sobre o funcionamento dessas falhas e os riscos associados. Neste trabalho, utilizamos dados do repositório NomiSec para analisar vulnerabilidades relacionadas a redes, com um foco em scanners. Observamos, por exemplo, que alguns artefatos indicam que a exploração ocorre via HTTP, enquanto outros exigem o uso direto de sockets. Além disso, realizamos uma clusterização e visualização dos artefatos, identificando relações entre categorias. Notamos que certos grupos de artefatos estão associados à exploração de dispositivos de rede, como firewalls, enquanto outros se concentram na exploração de protocolos específicos, como SSL/TLS. Esses achados contribuem para uma melhor compreensão do ecossistema de vulnerabilidades e para o aprimoramento de estratégias de mitigação, baseadas em dados coletados automaticamente e periodicamente a partir do GitHub.
Energy-Efficient Data Aggregation Point Placement in LoRaWAN Networks for Smart Metering Applications
Electric grids have been restructured with Smart Grids (SGs) and the deployment of Advanced Metering Infrastructure (AMI) systems is a fundamental part of this process. The definition of the number of Data Aggregation Points (DAPs) and their installation positions is essential for the operation of an AMI, and this work proposes a method to minimize the number of DAPs to be deployed in a Long Range Wide-Area Network (LoRaWAN) network. The method is evaluated through simulations with up to 1000 Smart Meters (SMs) and compares the performance of the clustering algorithms K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means in the placement of DAPs. Furthermore, network transmission capacity is analyzed applying the Spreading Factor (SF) allocation schemes Highest - Spreading Factor Allocation (H-SFA), Closest - Spreading Factor Allocation (C-SFA), and Capture Effect - Spreading Factor Allocation (CE-SFA). The results demonstrate that the method is promising, the Fuzzy C-Means algorithm reduces the number of DAPs by up to 33.33%, and the CE-SFA scheme increases network energy efficiency by up to 228.41 b/J.
Impacto da Redução de Dimensão e Seleção de Atributos na Generalização de Modelos de Detecção de Intrusão
Trabalhos anteriores apresentam poucas iniciativas voltadas à melhoria da generalização de modelos de detecção de intrusão em cenários distintos de tráfego de rede. Na busca por soluções para esse problema, destaca-se o uso frequente da técnica de Redução de Dimensão. No entanto, análises comparativas entre essa técnica e outras abordagens semelhantes ainda são escassas. Este trabalho propõe a implementação e a análise comparativa da Redução de Dimensão e da Seleção de Atributos, com o objetivo de avaliar seus impactos como estratégias para melhorar a generalização de modelos de detecção de intrusão baseados em aprendizado de máquina. Os resultados obtidos indicam que ambas podem contribuir no enfrentamento desse desafio.
Metodologia para Avaliação da Anonimização Baseada em k-Anonimato nos Modelos de Aprendizado de Máquina
O crescente volume de dados sensíveis, gerados por diversos domínios, exige abordagens robustas para proteção da privacidade. A anonimização baseada em k-anonimato se destaca por mitigar os riscos de reidentificação de dados pessoais. Entretanto, o impacto sobre o desempenho de modelos de aprendizado de máquina é comumente negligenciado. Este trabalho propõe um método comparativo inovador para avaliar os efeitos da anonimização sobre o desempenho de modelos de aprendizado de máquina, considerando métricas de privacidade, perda de informação e desempenho. Os resultados fornecem insights para o desenvolvimento e aprimoramento de soluções baseadas em k-anonimato para conciliar privacidade e eficiência em ambientes distribuídos.
Impacto do Paradigma de Separação Proponente-Construtor em Ataques Sanduíche na Rede Ethereum
A Máxima Extração de Valor em Blocos (MEV) surgiu como uma questão de extrema importância, particularmente no ecossistema Ethereum DeFi. As práticas de MEV permitem que os traders maximizem seus lucros ao reordenar, inserir ou bloquear transações dentro de um bloco. Recentemente, a rede Ethereum implementou o Paradigma de Separação Proponente-Construtor (PBS), dividindo a função dos mineradores em nós construtores e validadores. Apesar deste novo design, o fenômeno MEV permanece. Neste artigo, investigamos o ataque sanduíche, uma prática especial de MEV baseada na manipulação de preços por meio de técnicas de front-running na rede Ethereum sob o paradigma PBS. Nossa análise abrangeu mais de 1 milhão de blocos ao longo de 2023, onde identificamos aproximadamente 1,5 milhão de ataques sanduíche, com um lucro médio de US$ 3,2 mil para os atacantes. Nossos resultados mostram que o PBS contribuiu para encorajar as atividades de sanduíche, uma vez que os atacantes geralmente pagam as taxas mais altas aos construtores de blocos, cerca de 60% dos blocos, de acordo com nossas medições. Além disso, identificamos que poucos construtores se beneficiam dos ataques sanduíche. Neste caso, apenas 4 nós construtores receberam mais de 70% das taxas dos atacantes em 2023.
Indo além da primeira camada: Modelagem e Avaliação de Desempenho de ZK-Rollups na plataforma Ethereum
Embora a transição da plataforma Ethereum para Proof-of-Stake e o surgimento de sidechains ofereçam soluções parciais para os problemas de escalabilidade, essas abordagens apresentam trade-offs entre segurança e complexidade de implementação. Para mitigar esses desafios, os ZK-Rollups surgiram como soluções de escalabilidade de Layer-2, combinando computação off-chain com verificação on-chain, garantindo segurança e descentralização na plataforma Ethereum. Este artigo propõe uma abordagem baseada em Redes de Petri Estocásticas para avaliar a viabilidade dos ZK-Rollups, considerando os principais fatores que impactam métricas de desempenho essenciais, como vazão e latência. Também analisamos a relação entre custo e benefício, incluindo o custo médio por transação e como este é impactado pelas métricas de desempenho. Os resultados mostram que uma maior adoção de transações na Layer-2 pode aumentar a vazão do sistema em até 20%, passando de 85 tps em um ambiente sem Layer-2 para 105 tps quando 90% das transações seguem por esse caminho. Por outro lado, a latência pode sofrer um aumento superior a 100% com a utilização de batches maiores na Layer-2.
SLOrion: Democratização das Redes 6G através de Contratos Inteligentes e Fatiamento de Rede como Serviço
A centralização e o monopólio global de operadoras de redes móveis representam barreiras significativas para a evolução das redes 6G, limitando a flexibilidade e a interoperabilidade necessárias para atender a serviços avançados de próxima geração. O conceito de fatiamento de rede surge como uma abordagem promissora para superar esses desafios, permitindo a criação de fatias configuráveis para diferentes requisitos. Este artigo apresenta SLOrion, uma solução descentralizada baseada em contratos inteligentes e Distributed Ledger Technology. A proposta automatiza a tradução de Service Level Agreements em parâmetros técnicos para fatiamento de rede como serviço, reduzindo a intervenção manual, promovendo a interoperabilidade e assegurando a integridade das configurações de rede. SLOrion endereça lacunas existentes na literatura ao conectar contratos inteligentes diretamente às configurações técnicas de redes móveis, contribuindo para a democratização das redes 6G. Os resultados demonstram que o SLOrion mantém mais de 90% de precisão e um tempo de resposta até mil vezes menor que o modelo da OpenAI, garantindo escalabilidade para redes 5G e 6G.
Ambiente Programável para Transmissão e Análise de Qualide de Experiência de Vídeo Volumétrico
A expansão das redes 5G e o crescimento do tráfego de dados impulsionaram o desenvolvimento de aplicações inovadoras, particularmente as Comunicações do Tipo Holográfico (HTC), que está pavimentando o caminho para redes 6G. Este trabalho apresenta um estudo comparativo da Qualidade de Experiência (QoE) na transmissão de vídeo volumétrico em ambientes de realidade virtual imersiva, utilizando os protocolos TCP-HTTP e WebRTC. As principais contribuições incluem desenvolvimento de ambiente emulado em hardware programável baseado nas tecnologias P4/Tofino da ferramenta P4 Programmable Patch Panel, avaliação do impacto de métricas de rede na QoE durante a transmissão de vídeo volumétrico em formato de point cloud renderizado em um dispositivo HMD real (Meta Quest 3), implementação e análise comparativa entre diferentes protocolos de transporte.
Provisionamento de QoS em NDN através da diferenciação de serviços e gerenciamento de cache
As Redes de Dados Nomeados (NDN) desvinculam os dados de sua localização por meio de nomeação exclusiva e operam no modelo de melhor esforço, limitando o suporte a aplicações que exigem Qualidade de Serviço (QoS). O cache da NDN expande os recursos gerenciáveis, mas as políticas tradicionais de cache não atendem aos requisitos de QoS. Este trabalho apresenta a política DSPPC, que considera a popularidade dos dados e sua classe de serviço no gerenciamento do cache, além de um mecanismo de codificação de QoS no nome dos pacotes. Simulações demonstram que a proposta DSPPC mantém dados prioritários no cache sem comprometer os menos prioritários em comparação com as políticas de cache avaliadas.
Channel-Aware Federated Analytics in B5G/6G Networks: Dynamic Power Allocation with NS-3 5G-LENA
Federated Analytics (FA) is an approach for preserving security and privacy by implementing collaborative analysis of data from distributed devices without sharing raw data. However, when FA operates over wireless transmission, challenges such as interference, signal degradation, and network congestion may arise. These factors can make the wireless transmission unreliable, introducing delays and causing corruption in responses and updates received at the central server, thereby impacting the quality of the final aggregated FA results. This work proposes an integrated framework to simulate FA in real 5G conditions using NS-3 5G-LENA. It applies two algorithms: a channel-aware power allocation algorithm for optimized transmission power allocation and a synchronous FA-5GLENA algorithm for the FA and 5G-LENA integration. Simulation results show the channel-aware algorithm outperforms uniform and random power allocation in both network and FA performance. FA accuracy reached 93.17 %, precision 93.31 %, and recall 93.09 %, statistically significantly higher than uniform (55.96 %, 56.02 %, 55.90 %) and random (42 %, 42.02 %, 41.96 %) allocation. These findings demonstrate the algorithm’s superiority in enhancing FA within 5G networks.
O Que Não é Visto, Não é Lembrado: Aprendizado Federado Eficiente com Criptografia Homomórfica
O aprendizado federado (FL) cross-silo permite que múltiplas instituições colaborem no treinamento de modelos globais sem compartilhar dados sensíveis diretamente. No entanto, mesmo sem o compartilhamento explícito de dados, há riscos significativos de segurança, como ataques de inversão de gradientes, que permitem a reconstrução de dados privados a partir de atualizações locais dos clientes Para mitigar esses riscos, técnicas de criptografia homomórfica (HE) têm sido amplamente estudada, ao permitir operações em dados cifrados sem necessidade de decifração. Contudo, o uso de HE é acompanhado por um elevado overhead computacional e de comunicação, dificultando sua aplicação prática. Neste contexto, este trabalho propõe o NVNL-FL, uma abordagem eficiente que combina métodos de empacotamento e esparsificação de pacotes utilizando um método de seleção baseada em janelas deslizantes, reduzindo substancialmente o overhead, garantindo privacidade e mantendo a acurácia do modelo, mesmo em cenários com dados heterogêneos (não-IID). Os resultados experimentais demonstram que o NVNL-FL supera as limitações de métodos existentes, equilibrando eficiência, segurança e desempenho. O código completo do NVNL-FL está disponível no GitHub.
Adaptação Automática de Pipelines de Video Analytics com Suporte de Observabilidade
A expansão das câmeras urbanas impulsionou o monitoramento de tráfego, permitindo a detecção de eventos em tempo real. No entanto, a dinâmica das cidades exige que os sistemas de Video Analytics (VA) sejam adaptáveis a mudanças inesperadas. Em Edge Computing, onde os recursos são limitados, a eficiência no processamento é crucial. Este trabalho propõe a adaptação automática de pipelines de VA com suporte de observabilidade. A abordagem ajusta resolução, FPS e modelo de inferência para equilibrar precisão e desempenho. Um ciclo MAPE-K analisa métricas e aplica ajustes em tempo real, otimizando CPU e GPU e reduzindo gargalos. Experimentos mostram que a adaptação melhora a eficiência e estabilidade do sistema.
Estendendo o MENTORED Testbed para a execução de experimentos de cibersegurança multi-cluster e IoT
Dispositivos IoT são amplamente utilizados em diversas áreas, mas frequentemente apresentam vulnerabilidades críticas, como senhas simples, serviços expostos e software desatualizado. Comprometidos, podem formar botnets e ameaçar sistemas na Internet. Para mitigar essas fraquezas de forma ética e segura, é necessário um ambiente para experimentação dedicado, um testbed, para o estudo de ataques e desenvolvimento de soluções de segurança. Este trabalho amplia o MENTORED Testbed com integração de dispositivos IoT, criando um testbed multi-cluster para experimentos em diferentes arquiteturas. Dois cenários de ataque foram simulados para avaliar a extensão desenvolvida, demonstrando sua escalabilidade e aplicabilidade na segurança IoT.
HackInSDN: Uma Arquitetura Flexível, Incremental e Portável para Experimentação em Cibersegurança
O uso de ambientes de ensino e experimentação em cibersegurança com características do ambiente real, porém com recursos isolados dos sistemas de produção, pode representar uma alternativa para tratar as ameaças e desafios de segurança recentes. Ferramentas de experimentação tradicionais, datasets e ambientes de testbed existentes, geralmente possuem poucos recursos de cibersegurança ou características diferentes dos cenários reais, o que impõe desafios para a construção de experimentos realistas e com reúso de componentes. Este artigo apresenta o HackInSDN, uma arquitetura baseada no uso de infraestruturas programáveis de testbeds para ensino e experimentação em cibersegurança que incorpora recursos de monitoramento, segurança ofensiva, geração de tráfego benigno, programabilidade de redes, detecção de anomalias e inteligência de ameaças em uma infraestrutura modular e escalável. Uma prova de conceito foi desenvolvida e integrada a um cluster Kubernetes, e casos de uso demonstram os benefícios da arquitetura proposta.
Predictive OMS Switchover towards Proactive Disaster Recovery in 5G Networks
A crescente complexidade e a natureza crítica dos Sistemas de Operações e Manutenção (OMS) em redes móveis 5G exigem soluções robustas de Recuperação de Desastres (DR) para garantir a continuidade do serviço e o mínimo de tempo de inatividade. Os Sistemas de Recuperação de Desastres (DRS) são essenciais para manter a resiliência da rede, facilitando processos de failover e recuperação sem interrupções. A função principal da comutação permite que um DRS assegure a continuidade do serviço 5G durante desastres imprevistos. Esta pesquisa aborda as limitações das técnicas tradicionais de tomada de decisão baseadas em regras que frequentemente dependem de lógica de comutação binária, inadequada para as demandas intrincadas das redes 5G. Propomos a Comutação Preditiva do OMS (pOM2S), uma abordagem orientada por aprendizado de máquina (ML) que utiliza dados sobre métricas de computação e rede para estimar o tempo de transição para cada um dos candidatos redundantes. Com essa estimativa, nossa solução é capaz de selecionar o OMS de backup mais rápido em um evento de desastre. Avaliados em um ambiente de emulação 5G que simula condições do mundo real, os resultados demonstraram a precisão superior da Floresta Aleatória (MAE: 1,68s, R²: 0,94) em comparação com Regressão Linear, Redes Neurais Artificiais e técnicas de Máquinas de Vetores de Suporte. Os resultados experimentais validam a eficácia do pOM2S em equilibrar precisão preditiva e praticidade operacional, sugerindo que o método de tomada de decisão preditiva depende de um modelo altamente preciso.
Network Slice Monitoring System For Disaster Detection
The use of monitoring systems for risk areas has increased significantly, especially with the use of IoT applications, which has driven Early Warning Systems (EWS). However, risk situations due to natural disasters can cause malfunction of communication networks making such monitoring unfeasible. In this paper we propose an unorthodox method for disaster detection, based on sliced network traffic monitoring. In the presented system the network traffic is monitored by a Monitoring Agent module that uses a Random Forests method to identify anomalous network traffic events. Simulation results show that our proposal is a promising solution for disaster detection, with the advantage that it could be used in different situations.
Evaluating countries's sovereignty from the point of view of the submarine cable network
A infraestrutura de cabos submarinos é essencial para o sistema de telecomunicação, pois é responsável por mais de 90% do tráfego global da Internet. Em um mundo cada vez mais conectado, essa infraestrutura torna-se crítica, uma vez que falhas podem perturbar ou interromper o tráfego da rede e levar a perdas economicas e ameaçar a segurança nacional de um país. Intuitivamente, diferentes países desempenham papéis diferentes na infraestrutura global de cabos submarinos assim como a sua soberania no que diz respeito a falhas de rede (acidentais ou propositais). Este trabalho fornece um estudo detalhado da soberania dos países em termos do seu papel na rede de cabos submarinos (SCN) ao longo dos últimos 39 anos. Para este fim, a SCN é modelada e caracterizada como um hipergrafo de países que evolui no tempo, onde as hiperarestas representam os cabos. Para medir a soberania dos países, três métricas são descritas e avaliadas para diferentes países a fim de mostrar como o papel das nações na era da informação mudou ao longo do tempo.
RanA: Uma Abordagem Híbrida para QKD BB84 com Expansão e Encapsulamento de Chave
A criptografia quântica, exemplificada pelo protocolo BB84, permite a distribuição segura de chaves com base em princípios da mecânica quântica, como superposição e o teorema da não clonagem. Contudo, limitações na taxa de geração de chaves, escalabilidade, problemas de atenuação e ruído nos canais quânticos dificultam sua aplicação prática em cenários de alta demanda. Este estudo propõe uma abordagem híbrida que combina o BB84 com derivação de chaves baseada no Argon2 e amplificação de privacidade utilizando o Kyber512, reduzindo assim a dependência dos canais quânticos e aumentando a eficiência e a robustez contra ataques quânticos. Os resultados experimentais validam a escalabilidade e a segurança do protocolo.
PRIME: Novo Algoritmo Hitless de Realocação Proativa de Circuito para Mitigar Efeitos do Crosstalk Inter-Núcleos em EON-SDM
Este artigo propõe um algoritmo de realocação proativa de circuitos para a mitigação do crosstalk inter-núcleos em redes ópticas elásticas multiplexadas espacialmente. O algoritmo é ativado conforme a necessidade de reorganização, identificada a partir do monitoramento contínuo da ocupação dos enlaces e núcleos da rede, com o objetivo de reduzir a sobreposição entre circuitos alocados em núcleos adjacentes. Para evitar interrupções na migração do tráfego, são empregadas as técnicas push-pull e fast-switching, tornando o algoritmo hitless. Diferente das abordagens existentes, que visam à desfragmentação espectral, esta proposta foca diretamente na mitigação proativa do crosstalk inter-núcleos. A avaliação de desempenho baseou-se em métricas como a probabilidade de bloqueio de banda, os componentes da probabilidade de bloqueio de circuito, o número médio de eventos de realocação e a latência da realocação espectral. Os resultados foram comparados com outros algoritmos e demonstraram uma redução mínima de 30% nos bloqueios associados ao crosstalk em relação ao cenário sem realocação, considerando as topologias NSFNET e EON.
Uma Metodologia Baseada em Modelos Transformer para Reconhecimento de Atividades Humanas Independente de Pessoa Usando Dados Wi-Fi CSI
Ao capturar e interpretar sinais Wi-Fi em ambientes internos, o CSI pode ser usado para detectar atividade física, quedas ou movimentos diários de um paciente, permitindo que cuidadores e profissionais de saúde monitorem pacientes sem a necessidade de sensores vestíveis ou câmeras invasivas. Portanto, este artigo propõe uma metodologia chamada MPA-CSI para identificar a atividade de uma pessoa em uma sala por meio da análise de dados CSI e um conjunto de dados usado para sua avaliação. O MPA-CSI usa modelos Transformer desenvolvidos para processar dados de séries temporais. O MPA-CSI é capaz de identificar a atividade de pessoas que não participaram da fase de treinamento do modelo. A acurácia da identificação de movimento é de 96,67% usando um conjunto de dados CSI de 59 voluntários.
Aplicando Privacidade Diferencial contra Ataques de Associação em Internet das Coisas
Os modelos de aprendizado profundo têm sido usados em sistemas de detecção de intrusão para detectar anomalias e classificar ataques para os ambientes de Internet das Coisas, onde os dispositivos são alvos de ameaças constantes. No entanto, os modelos de aprendizado profundo podem ser alvos de ataques como inferência de associação e expor dados sensíveis durante o treinamento. Nesse contexto, este trabalho implementou um modelo de redes neurais densas feedforward para classificação de ataques no conjunto de dados IoT-23. Para diminuir o risco de exposição de dados, aplicou-se o algoritmo DP-SGD (Differentially Private Stochastic Gradient Descent) no modelo. Além disso, utilizou-se o desempenho do ataque de inferência de associação baseado em regras para avaliar o nível de privacidade do modelo, com métricas de acurácia, precisão e recall. Também foram feitos experimentos com diferentes níveis de privacidade. Constatou-se que a eficiência do ataque diminui proporcionalmente com a eficiência do modelo. O uso do DP-SGD diminuiu a acurácia do ataque em 5%, sem impactar sua precisão, e o recall em 11%.
Analysis of Communication in Elastic Optical Networks between Data Centers
The rapid growth of internet traffic, driven by video streaming, cloud computing, and IoT, is straining traditional optical backbones nearing their capacity limits. Elastic Optical Networks (EONs) address these challenges by enabling dynamic bandwidth allocation with flexible grid technology, improving spectral efficiency. Space-Division Multiplexing (SDM) further enhances capacity through multi-core and multi-mode fibers, offering scalable solutions for future traffic demands. Within Data Center Networks, Elastic Optical Data Center Networks (EODCNs) combine EON and SDM principles to deliver efficient infrastructures capable of supporting the increasing demands of modern digital ecosystems. Our work proposes a routing algorithm for this network model that is capable of enhancing data delivery with an emphasis on satisfying more connections between DCs when compared to other works in the literature.
ZETIn: Infraestrutura baseada em Zero Trust para Segurança e Conectividade em Redes em Malha Ad-Hoc
O aumento da complexidade das ameaças cibernéticas e a natureza dinâmica das redes mesh exigem soluções de segurança adaptativas para garantir resiliência, conectividade segura e configuração automatizada de serviços. As abordagens tradicionais de segurança enfrentam dificuldades com a topologia em constante mudança e a natureza ad-hoc dessas redes, tornando o conceito de Confiança Zero um paradigma promissor para reforçar a segurança sem comprometer a flexibilidade. Este artigo propõe o ZETIn, uma Infraestrutura de Confiança Zero que utiliza IA Generativa e chatbots baseados em LLMs para configurar serviços de segurança no Cloud Continuum, incorporando um protocolo de consenso para viabilizar a comunicação fluida em redes mesh, mantendo políticas de segurança rigorosas. Em comparação com abordagens anteriores, nossos resultados experimentais demonstram que a arquitetura de Confiança Zero introduz um overhead mínimo, ao mesmo tempo que melhora significativamente a conectividade, a segurança e a orquestração automatizada de serviços, tornando-se uma solução viável para redes mesh ad-hoc de missão crítica.
Um Framework para Realizar Aprendizado Federado em Ambientes com Recursos de Hardware Limitados
Este artigo apresenta um framework de Aprendizado Federado adaptado para ambientes com recursos limitados, com foco em dispositivos IoT. Este é o primeiro framework que permite realizar treinamento federado diretamente em microcontroladores. O framework demonstra a autonomia dos nós federados, validando a viabilidade de treinar modelos diretamente em microcontroladores. Dois experimentos foram realizados, mostrando resultados promissores, apesar de desafios inerentes ao ambiente, tais como limitações computacionais, comunicabilidade e escalabilidade. Comparações com frameworks estabelecidos, como TensorFlow-Federated, destacam a eficiência e o dinamismo da solução proposta. O trabalho também discute ideias práticas e melhorias, contribuindo para o avanço do aprendizado descentralizado e para a evolução do cenário TinyML.