MininetFed 2.0: Uma Ferramenta Programável para Emulação e Análise de Aprendizado Federado em Redes - Trindade, Daniel R.; Zambon, Eduardo; Mota, Vinícius F. S.; Fontes, Ramon R.; Dias, Diego R. C.; Comarela, Giovanni; Villaça, Rodolfo S. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A geração massiva de dados sensíveis por dispositivos IoT exige abordagens focadas em privacidade, tais como Aprendizado Federado (FL). Contudo, avaliar essas soluções é desafiador devido à heterogeneidade computacional e de dados, além de limitações inerentes à rede. Este artigo apresenta o MininetFed 2.0, uma evolução de uma ferramenta de emulação de FL que introduz uma interface programável para simplificar a criação de experimentos. Ele permite a modelagem de ambientes realistas ao integrar FL, emulação de rede e contêineres Docker, viabilizando a configuração de dispositivos heterogêneos. A ferramenta é validada por meio de casos de uso voltados ao monitoramento de saúde na borda (EHMS) e detecção de botnets em dispositivos IoT (N-BaIoT).