Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC)
O Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTG-SBRC), evento do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), com periodicidade anual, visando promover a participação de estudantes de graduação e de recém-graduados na produção e divulgação de trabalhos científicos sobre temas relacionados às áreas de redes de computadores e sistemas distribuídos.
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
AnonShield: Scalable On-Premise Pseudonymization for CSIRT Network Vulnerability Data
We present AnonShield, a high-throughput, on-premise pseudonymization system for network vulnerability scan reports that combines GPU-accelerated NER, streaming processing, caching, and schema-aware configuration. Evaluated on datasets up to 550 MB (70,951 records), AnonShield reduces processing time from over 92 hours to under 10 minutes (up to 738× speedup), reaching F1 = 94.2% and Recall = 96.4% on a specialist-annotated validation set. Our results show that scalable pseudonymization of network vulnerability data is feasible without sacrificing analytical utility, enabling compliant data sharing in operational CSIRT environments.
dsm2cli: An Observable Pipeline for Translating Network Intents into Multivendor CLI with Independent Semantic Assessment
Network configuration in multivendor environments remains challenging due to semantic inconsistencies and limited observability in intent-to-CLI workflows. We present dsm2cli, an observable pipeline that translates structured intents into multivendor CLI with independent LLM-based semantic assessment. The approach separates translation from evaluation and produces artifacts such as traceability data, votes, verdicts, and telemetry under a unified contract, without targeting formal verification. Across six scenarios, four configurations, and 72 executions, results show that dsm2cli enables comparison of strategies, exposes semantic failures missed by generation-only workflows, and highlights trade-offs between robustness, cost, and latency.
FirewallTester: desenvolvimento de ferramenta para automação de testes e validação de regras de firewalls
A proteção da infraestrutura de rede está diretamente relacionada à definição adequada das regras de filtragem, processo técnico detalhado que pode ser comprometido por falhas operacionais. Assim, o presente texto apresenta o FirewallTester, uma ferramenta técnico-pedagógica que aplica princípios de automação de testes de software à validação dinâmica de regras de firewall. A solução integra GNS3 e contêineres Docker para executar casos de teste em ambientes de alta fidelidade, permitindo a verificação sistemática de políticas de segurança. A avaliação com discentes de cibersegurança indicou elevada aceitabilidade, com o índice SUS obtendo uma avaliação de 77,11 pontos, evidenciando seu potencial como ferramenta de apoio à formação técnica na área.
FL-H.IAAC: Um Testbed Heterogêneo para Aprendizado Federado em Borda
Este artigo apresenta o FL-H.IAAC, uma plataforma versátil projetada para automatizar experimentos de Aprendizado Federado (FL) em ambientes físicos de edge computing. A maioria das pesquisas em FL baseia-se em simulações, que falham em capturar restrições reais de hardware. Nossa plataforma orquestra um cluster heterogêneo de Raspberry Pis e NVIDIA Jetsons usando Ansible e o framework Flower. A plataforma possui uma interface web baseada em Streamlit para gerenciar implantações e coletar telemetria de hardware, resultados de treinamento e tráfego de rede simultaneamente. Demonstramos a utilidade da plataforma através de casos de uso que expõem e auxiliam na mitigação de restrições físicas durante o treinamento.
FLeer2FLeer: Uma Ferramenta Web Baseada em Arquitetura Par-a-Par para Orquestração do Aprendizado Federado
Este trabalho apresenta o FLeer2FLeer (F2F), uma ferramenta web para orquestração de aprendizado federado baseada em uma arquitetura P2P. O F2F introduz um Indexador responsável pela descoberta, anúncio e ingresso de clientes nas múltiplas federações, sem interferir no processo de treinamento. Implementado sobre o framework Flower, o sistema utiliza estratégias baseadas em hooks para coleta não intrusiva de métricas. A ferramenta oferece monitoramento em tempo real de múltiplos treinamentos, expansão da rede pela adição de servidores e reporte de falhas. Os resultados experimentais demonstram que o Indexador impõe sobrecarga mínima à rede, enquanto a carga de treinamento é distribuída entre diferentes servidores promovendo maior escalabilidade.
From Red Flags to Detection Rules: An LLM-driven Pipeline for Real-Time GOOSE Intrusion Detection and Prevention
Specification-based Intrusion Detection Systems (IDSs) are widely used in IEC 61850 substations, but rely on manually crafted rules derived from expert knowledge. This paper presents an LLM-driven pipeline that automates the generation of detection rules for real-time GOOSE intrusion detection and prevention. The approach uses labeled communication samples to identify red flags and transform them into intrusion-detection rules. The pipeline supports plug-and-play execution, reproducibility, and parameterized control. A proof-of-concept using the ERENO dataset shows that the generated rules effectively detect anomalous behavior with low operational overhead, indicating that LLM-driven automation is a viable approach for specification-based IDS.
GhostView: Enabling Deep Visibility in Programmable Data Planes with Minimal Server Overhead
The rise of programmable data planes and high-performance ASICs, such as Intel Tofino, has enabled network processing at multi-terabit rates. However, gaining deep, flow-level visibility into 100 Gbps traffic remains a significant challenge, often requiring expensive server-side hardware or incurring substantial packet overhead via In-band Network Telemetry (INT). This paper presents GhostView, a lightweight and non-intrusive monitoring toolkit designed for high-performance network experimentation. GhostView strategically utilizes the often-underutilized egress pipeline of P4 switches to maintain perflow statistics, including throughput, queuing latency, and occupancy, directly in stateful hardware registers. By employing an asynchronous reporting mechanism with custom P4 headers and a multi-threaded Python management plane, GhostView enables granular monitoring of high-speed streams with minimal server-side CPU overhead. Our demonstration shows how GhostView can provide high-fidelity real-time insights at 100 Gbps, making it a powerful asset for researchers. The toolkit is fully open-source, providing both a CLI and a web-based interface for immediate data visualization and logging.
GridGooseSV: um Módulo do NS-3 para Simular Protocolos de Comunicação de Smart Grids definidos na IEC 61850
Em comunicações de Smart Grids, simuladores são vitais para análise de desempenho. Porém, muitos carecem de suporte nativo para o padrão IEC 61850, usado em subestações digitais, o que justifica novos módulos de simulação que suportem esse padrão com precisão e em larga escala. Este artigo apresenta o GridGooseSV, um módulo de código aberto para ns-3 que simula os protocolos GOOSE e SV, usados em Smart Grids. Ele utiliza a biblioteca libiec61850, uma implementação adotada pela indústria. Experimentos demonstram que o módulo permite avaliar o impacto de configurações de rede no comportamento dos protocolos, sendo uma ferramenta valiosa para analisar e otimizar Smart Grids.
IoT-ID: Deterministic Device Identity from Hybrid Network Fingerprinting
This paper presents IoT-ID, a deterministic fingerprinting system for IoT device identification based on network traffic analysis. By combining passive and active measurements into a canonical multi-layer representation and applying cryptographic hashing, IoT-ID derives stable and reproducible device identities without relying on training data. The integration of application-layer metadata with transport-layer signatures resolves collisions between devices with indistinguishable network stacks, enabling consistent identification across heterogeneous environments. Results confirm the feasibility and effectiveness of deterministic fingerprinting, while highlighting limitations in non-IoT systems due to privacy mechanisms and software homogeneity.
IoT-Zoo: A Container-Based Framework for Heterogeneous IoT Device Profiles and Reproducible Traffic Capture
The validation of networking and security solutions for the Internet of Things (IoT) requires realistic and reproducible experimental data. However, existing platforms often achieve scalability by replicating a limited set of device types, which restricts profile diversity and fails to capture the heterogeneity of real-world IoT environments. In this paper, we present IoT-Zoo, a container-based testbed designed to support reproducible experimentation through heterogeneous, dataset-driven IoT device profiles. Built upon Containernet, IoT-Zoo automates the deployment of multi-domain scenarios and supports real application protocols such as MQTT and RTSP. The platform provides a single-command interface for environment provisioning and automated traffic capture (PCAP), enabling the generation of consistent traffic baselines and reducing the operational effort required to evaluate networking and security solutions.
MedTracker: A BLE-Based Indoor Localization System for Tracking Portable Medical Devices in Hospital Environments
The misplacement and inefficient tracking of Portable Medical Devices (PMDs) represent a persistent operational challenge in hospital environments, leading to delays in care delivery and increased burden on medical staff. This paper presents MedTracker, an indoor localization tool based on Bluetooth Low Energy (BLE), designed for real-time asset tracking in healthcare facilities. The system employs BLE tags attached to monitored devices and strategically deployed ESP32-based gateways that forward signal data to a central server. By combining BLE signals and filtering techniques with machine learning classification and clustering algorithms, MedTracker is capable of inferring room- and floor-level device location, as well as detecting location changes over time. The proposed tool was motivated by practical demands observed at a public university hospital and validated through experimental evaluation, demonstrating its effectiveness as a scalable and deployable solution for hospital asset management.
MininetFed 2.0: Uma Ferramenta Programável para Emulação e Análise de Aprendizado Federado em Redes
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).
P4R: Scaling Stateful Network Testing and Trace Replay with Nanosecond-level Accuracy
As network speeds transition to 100 Gbps and beyond, traditional software-based traffic generators face significant performance and accuracy bottlenecks due to CPU and PCIe limitations. While programmable switch-based testers have emerged to provide line-rate throughput, most current solutions are either limited to stateless traffic generation or rely on simplified stateful models, such as “stop-and-wait” mechanisms with static one-packet windows. This paper presents an evolved version of P4R (P4 Replay), an open-source framework designed for high-fidelity stateful network testing on programmable ASICs. P4R overcomes previous design constraints by introducing a dynamic window management system for TCP connections, enabling more realistic flow emulation compared to fixed-window architectures. Furthermore, P4R implements a dual-mode trace replay engine capable of reproducing pre-captured PCAP files with nanosecond-level timing accuracy or user-defined throughput. Supporting client, server, and a unique internal self-testing mode, P4R allows for the evaluation of complex P4 applications and external network functions at line-rate. We demonstrate that P4R bridges the gap between synthetic traffic and realistic network experimentation, providing the community with a versatile and precise tool for modern networking research.
QuantumNet: Um Simulador de Redes Quânticas baseado em uma Arquitetura em Camadas com Interface Gráfica
As redes quânticas são fundamentais para a futura Internet Quântica, porém sua implementação prática ainda enfrenta restrições físicas e operacionais que dificultam a avaliação de protocolos em ambientes reais. Nesse contexto, simuladores tornam-se ferramentas essenciais para investigar arquiteturas, mecanismos de comunicação e aplicações de forma controlada e reprodutível. Este trabalho apresenta o QuantumNet, um simulador de redes quânticas de código aberto baseado em simulação de eventos discretos. A ferramenta adota uma arquitetura em camadas explícita, inspirada em modelos clássicos de redes e alinhada aos princípios arquiteturais e às RFCs emergentes da Internet Quântica, permitindo uma representação estruturada e orientada a padrões dos processos de comunicação. Esse alinhamento constitui um diferencial importante, ao promover interoperabilidade, reprodutibilidade e aderência aos esforços de padronização em andamento. Além disso, o QuantumNet oferece uma interface gráfica que facilita a configuração de parâmetros, a construção de topologias de rede e a visualização dos artefatos da simulação, tornando a ferramenta mais acessível tanto para pesquisa quanto para fins educacionais.
SAARIS: Um Simulador Aberto de Antenas e Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis
A simulação de propagação de sinais em cenários urbanos densos é desafiadora. Este trabalho apresenta o SAARIS, um simulador interativo para planejamento de redes móveis com superfícies inteligentes reconfiguráveis (RIS). A ferramenta combina modelagem geométrica 3D do ambiente de simulação com modelos analíticos de propagação, permitindo a geração de mapas de calor e a manipulação direta de antenas e superfícies RIS. O SAARIS permite a importação de malhas urbanas do OpenStreetMap, além de apresentar métricas quantitativas de cobertura. Os experimentos validam a ferramenta em comparação com modelos analíticos e demonstram a sua capacidade de mitigação de regiões de sombra com o posicionamento de uma superfície RIS.
SimpleSim: An Open-Source Python Simulator for SDM-EON Resource Allocation
Space-Division Multiplexing Elastic Optical Networks (SDM-EONs) increase transmission capacity while significantly raising the complexity of the Routing, Modulation, Spectrum, and Space Allocation (RMSSA) problem set, demanding flexible simulation environments for evaluation. This paper presents SimpleSim, an open-source Python-based discrete-event simulator for prototyping and benchmarking RMSSA strategies in SDM-EONs. The tool adopts a modular architecture with external XML-based topology definition, integrates widely used scientific libraries, and provides automated statistical analysis with confidence intervals and built-in plotting capabilities. SimpleSim supports multi-core fiber modeling, crosstalk-aware allocation, and comparative evaluation of resource allocation algorithms under configurable traffic loads.
The Last WAVE: Integrating with Mininet for More Flexible and Reproducible Network Experiments
Experimentation is essential in computer network research because it enables controlled and reproducible evaluation of applications and protocols. This paper presents the third version of WAVE (Workload Assay for Verified Experiments), evolving from the original multiple-workload generator and its later extensions with new load models and microburst support. WAVE controls the execution of real application instances over time according to mathematical workload models, currently supporting sinusoid, flashcrowd, and step patterns, as well as video-oriented workloads and microbursts. The main contribution of this version is the native integration with Mininet, which removes the previous integration barrier with simulated environments and allows workload generation and network emulation to be configured in a unified workflow. In this integrated setting, researchers can define different topologies, such as linear and tree, and inject realistic network parameters, including additional delay and packet loss. These capabilities provide a more flexible and reproducible environment for evaluating distributed applications and network behavior under diverse experimental conditions.
UNetyEmuROS: A Unity-Based Multi-Vehicle Simulator with Physically-Grounded Dynamics and ROS2 Sensor Integration
We present UNetyEmuROS, a Unity-based multi-vehicle simulator that extends our previous work UNetyEmu with two key contributions: (i) a physically-grounded dynamics engine featuring per-motor forces, cascaded PID attitude control, and actuator disk energy modeling, where picking up a package physically alters thrust demand, inertia, and battery drain as emergent behavior; and (ii) a modular ROS2 sensor bridge publishing 360-LiDAR, RGB and depth camera, IMU, and GPS as standard sensor msgs topics, each independently attachable to any vehicle. We validate both contributions in an urban scenario with heterogeneous drones and ground vehicles operating concurrently on package delivery tasks, object detection, and teleoperation through ROS.
WASP: Workload Agent-Based Simulation Platform for Migration Recommendations in Federated Kubernetes Environments
Workload migration in federated Kubernetes environments is a complex task that requires well-defined migration strategies capable of operating under dynamic system conditions and constraints to balance performance, cost, and availability. However, enforcing them directly in production may lead to performance degradation, particularly under unvalidated autonomous agent-based operation. This paper presents WASP (Workload Agent-Based Simulation Platform), a decision-support tool that enables operators to simulate agent-based migration strategies before production deployment. WASP adopts a modular architecture with monitoring, recommendation, and execution control layers, supporting configurable policies with human-in-the-loop approval.
Yes, CARLA CAN: Extending the CARLA Simulator for In-Vehicle Network Cybersecurity Experimentation
Modern vehicles rely on in-vehicle networks (IVNs), but protocols such as CAN lack built-in security, exposing critical systems to cyber threats. Existing platforms often require real vehicles or hardware, limiting accessibility. This work presents a software-based platform for automotive cybersecurity research and experimentation. It integrates a virtual CAN bus with dynamic driving scenarios using the CARLA simulator. A modular design enables ECUs (Electronic Control Units), attackers, and intrusion detection systems to operate as independent nodes. The platform enables monitoring and manipulation of CAN traffic without hardware, providing a reproducible environment for research, teaching, dataset generation, and evaluation of IVN security.
Advanced Techniques for Resource Allocation and Routing in SDM-EONs
The rapid growth in the number of Internet users, connected devices, and data-intensive services is pushing current optical network infrastructures to their limits, creating a demand for scalable, adaptive, and high-capacity solutions. Elastic Optical Networks (EONs) and space-division multiplexing (SDM) technologies have emerged as promising alternatives to traditional WDM systems, offering improved flexibility and capacity at the cost of increased network management complexity and physical-layer impairments. In this context, SDM-enabled Elastic Optical Networks (SDM-EONs) introduce challenging Routing, Modulation, Spectrum, and Space Allocation (RMSSA) problems. This work proposes the SimpleSimSDM simulation platform and a set of novel RMSSA approaches for SDM-EONs. Two space and spectrum allocation policies, CAD-BA and PAPAA, are introduced to balance bandwidth blocking, crosstalk, and fragmentation, while a routing strategy, MCC-FT, leverages multiple degradation metrics to reduce bandwidth blocking caused by localized node saturation.
Availability and Performance Evaluation of Vehicular Ad Hoc Networks
Urban mobility demands continuity of service, dynamic adaptation, and fault tolerance in distributed computing architectures. In this context, Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) integrated with edge computing support traffic monitoring and control applications under varying operational conditions, while resource constraints in Road Side Units (RSUs) make strategies based on physical replication unfeasible. Given this scenario, this dissertation develops analytical models based on Stochastic Petri Nets to evaluate the availability, performance, and sustainability of a VANET architecture composed of multiple RSUs connected to an edge server. The availability analysis considers physical, logical, and communication failures, evaluating operational continuity through virtual machine migration, with reduced recovery time even under simultaneous failures. The performance evaluation models horizontal autoscaling with reinstantiation, highlighting degradation of the average response time and an increase in the discard rate when scaling limits are inadequate, and better operational balance with dynamic policies. The sustainability analysis incorporates energy and environmental metrics, indicating a reduction in energy consumption and carbon emissions, while adjustments with experimental data from Pasid-Validator confirm the adherence between analytical and empirical results. In conclusion, the proposed models show that the combination of virtual machine migration and dynamic autoscaling allows maintaining service continuity, controlling performance under load variation, and reducing energy impact, supporting predictive planning of RSU-based VANET architectures.
Detecção de Colisões e Priorização no Acesso Aleatório mMTC Inteligentes em Redes Celulares IoT
O crescimento de aplicações de Internet das Coisas (IoT) em cenários de comunicações massivas do tipo machine-type communications (mMTC) impõe desafios significativos aos procedimentos de acesso aleatório em redes celulares. Em particular, a elevada ocorrência de colisões no canal de acesso aleatório (PRACH) compromete a eficiência do sistema, resultando em aumento da latência de acesso e no número de retransmissões. Este trabalho propõe uma abordagem integrada para detecção explícita de colisões baseada em aprendizado de máquina, combinada com políticas de priorização conscientes de colisão no procedimento de acesso aleatório. O modelo proposto é treinado a partir de dados simulados e otimizado para execução em ambientes de borda por meio de técnicas de quantização. Avaliações experimentais em cenários mMTC com até 30 mil dispositivos simultâneos demonstram reduções significativas na latência de acesso e no número médio de retransmissões, evidenciando o potencial da abordagem para redes celulares IoT de alta densidade.
Diferenciação de Serviços em Redes de Dados Nomeados: Novas Perspectivas através da Semântica de Nomeação, do Cache e da Manutenção de Estados
O crescimento de aplicações com requisitos heterogêneos evidencia limitações das redes IP tradicionais para prover diferenciação de serviços e Qualidade de Serviço (QoS). Nesse cenário, as Redes de Dados Nomeados (NDN) introduzem um paradigma orientado ao conteúdo, com cache na rede, encaminhamento com estado e segurança por pacote, oferecendo novas perspectivas de gerenciamento de recursos. Contudo, a NDN não provê, por padrão, mecanismos de diferenciação, tratando o tráfego de forma indistinta e reduzindo o suporte a aplicações com demandas diversas. Este trabalho propõe mecanismos adaptativos de provisionamento de QoS em NDN, integrando semântica de nomeação, gerenciamento de cache e manutenção de estados. São desenvolvidos: (i) encaminhamento cooperativo para mitigação de inundação de interesses; (ii) balanceamento de carga centrado no conteúdo; e (iii) abordagem integrada de nomeação e cache para a diferenciação de serviços. Os mecanismos foram implementados e avaliados no ndnSIM em diferentes cenários, demonstrando que a integração entre componentes da NDN amplia a eficiência do provisionamento de QoS e o suporte a aplicações heterogêneas.
Efficient Traffic Allocation Algorithms for Enhancing Data Center Performance in Elastic Optical Networks with Space Division Multiplexing
Recent emerging services have reshaped the paradigm of network organization and content delivery. In this context, users generate increasingly heterogeneous traffic while delegating processing tasks to large data centers located at the network core. The resulting growth in data exchange among core network elements demands high transmission rates and efficient resource utilization, requirements addressed by the SDM-DC-EON architecture. Nevertheless, effective resource management mechanisms are still necessary to ensure that service requirements are met. To this end, this master’s master’s thesis proposes three routing algorithms designed for the aforementioned architecture. The proposed solutions achieve performance comparable to existing approaches in the literature, while delivering superior results, particularly with respect to the Bandwidth Blocking Ratio, which directly reflects the number of successfully established network connections.
FoT-PDS: A User-Centric Paradigm for Privacy-Preserving IoT
The adoption of IoT technologies has amplified concerns regarding personal data privacy, as the continuous collection and processing of personal data expose users to structural privacy risks, including identification, localization and tracking, profiling, and linkage. Current IoT platforms primarily rely on service-centric models, offering limited user control, transparency, and support for informed consent throughout the data lifecycle. This thesis addresses these limitations by proposing FoT-PDS, a user-centric privacy-preserving IoT paradigm that integrates Personal Data Stores and the Fog of Things. The paradigm reassigns data control from service providers to users, enabling decentralized personal data management, fine-grained access control, transparency, and explicit consent. A central component of the paradigm is an AI-assisted consent mechanism that supports users in making informed consent decisions by analyzing their own data. The mechanism leverages clustering methods to evaluate potential profiling risks from users’ personal data. FoT-PDS was implemented and evaluated through both technical and empirical studies. Technical experiments demonstrate the feasibility of the consent mechanism under typical fog and IoT constraints, while a user-centric empirical study shows that the paradigm improves perceived data control, transparency, and privacy awareness. Trust is indirectly supported through increased privacy awareness, highlighting its mediating role in privacy-preserving IoT systems. These insights provide evidence that FoT-PDS can effectively mitigate privacy risks in IoT environments.
On leveraging Named Data Networking for vehicular and edge computing applications
Vehicular and edge computing environments exhibit high mobility, intermittent connectivity, and rapidly changing network topologies, challenging traditional host-centric networking models. This thesis investigates Named Data Networking (NDN) as an enabling architectural approach to communication for realistic vehicular and edge computing applications in smart city scenarios. The work proposes NDN4IVC, a comprehensive experimental framework for NDN-based vehicular experimentation; NDN-Waze, a data-centric intelligent transportation system; and an NDN-based data offloading model for vehicular edge computing, including the Intelligent Edge Traffic Routing (iETR) architecture and the Data Mule Service Provider (DMSP) design. Simulation-based experiments under realistic mobility conditions show that NDN-based solutions improve robustness and data availability while reducing application-layer complexity. These results support the suitability of NDN as an architectural foundation for vehicular and edge computing systems.
Path-Aware Network with Residue Number System : Intrinsic Path Verification and High-Performance Routing
The Internet’s end-to-end design keeps routers simple by delegating complexity to end hosts, but provides little or no path verification. As a result, many available paths remain unused, their quality unknown, and risks such as traffic deviation or forwarding errors may arise. Effective path awareness requires three essential properties: (i) Verifiability ensuring packets traverse the intended path; (ii) Controllability enabling explicit path selection; and (iii) Visibility providing path information to support routing decisions. Existing approaches to path verification impose significant computational overhead and cannot be efficiently deployed on programmable switches, relying on mechanisms such as origin tracing, chained MACs, or nested cryptographic structures that are not natively integrated into the routing process. This work introduces a path-aware network architecture that combines source routing with the Residue Number System (RNS). A routeID encodes the entire path and is decoded at each hop via modular operations. Beyond routing, the routeID enables intrinsic path verification: it serves as a key for Proof-of-Transit (PoT) lookups — extending the IETF RFC draft via Mersenne-based Shamir Secret Sharing — and, in a second tableless design, drives a chain of hash operations forming a path signature, a property unattainable in existing routing systems.
SPEED - SFC Placement in Edge-Cloud Continuum: a Distributed Approach
In the last decades, there has been a trend to virtualize computing and networking resources. This approach was initially adopted in the core functions of the network, thus creating the Network Function Virtualization paradigm. The process that defines the computational nodes and links to execute a set of Virtual Network Functions (VNF) is called placement. However, executing only VNFs individually is often not enough to meet users requirements. Therefore, the Service Function Chain (SFC) concept was created. With the advancement of the Edge-Cloud continuum infrastructure, SFCs started to be executed on multiple nodes, sometimes managed by independent service providers. In this multi-domain scenario, a distributed placement mechanism to allocate SFCs without complete knowledge of the infrastructure is required. In this work, we propose a new approach named SPEED to solve the SFC Placement Problem over a multi-domain environment in a distributed manner. The solution encompasses algorithms and a new mapping model between the SFCPP and the Game Theory approach. The results show that SPEED is feasible and, compared to other approaches, has a gain of 30% in the number of SFC requests placed.
Técnicas de Gerenciamento de Sobrecarga e Alocação de Recursos para Comunicação Massiva do Tipo-Máquina em Redes de Acesso 3GPP
Um componente vital do ecossistema da Internet das Coisas (Internet of Things (IoT)) é a conectividade em redes de longa distância, para a qual as tecnologias celulares emergem como uma solução proeminente devido ao suporte nativo a comunicações massivas do tipo-máquina (massive Machine-type Communications (mMTC)). Contudo, a transmissão esporádica e altamente sincronizada de pequenos pacotes por uma densidade extrema de dispositivos pode sobrecarregar a rede de acesso via rádio (Radio Access Network (RAN)), exaurindo recursos críticos do procedimento de acesso aleatório (Random-access (RA)) e da sinalização de controle. Este artigo sintetiza as principais contribuições da tese de doutorado do primeiro autor, a qual propõe mecanismos inovadores na camada de controle de acesso ao meio (Medium Access Control (MAC)) para mitigar os gargalos inerentes ao suporte de mMTC. Os resultados demonstram que as técnicas propostas não apenas asseguram a Qualidade de Serviço (QoS), como também proporcionam reduções substanciais na colisão de preâmbulos, no bloqueio de mensagens de controle e no consumo energético. Adicionalmente, observa-se um incremento na probabilidade de sucesso de acesso e na eficiência de utilização dos recursos em cenários de tráfego massivo.
Um Modelo de IA para Predição De Vazão De Rede considerando as Características da Janela de Congestionamento do TCP
A predição de desempenho é essencial para o gerenciamento proativo de redes, sendo a predição de vazão crucial para a antecipação de gargalos. Visto que algoritmos de controle de congestionamento, como TCP Cubic e TCP BBR, impõem dinâmicas distintas ao tráfego, suas características influenciam diretamente a precisão dos modelos preditivos. Este trabalho apresenta a dissertação que propõe uma abordagem de predição de vazão utilizando redes neurais de aprendizado profundo, considerando explicitamente o algoritmo TCP aplicado e seu comportamento estatístico. Experimentos realizados com dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) avaliam o impacto do controle de congestionamento no processo preditivo. Os resultados reforçam a necessidade de alinhar modelos preditivos às especificidades do protocolo de transporte e do ambiente de rede para otimizar decisões operacionais.
Avaliando o Protocolo Matrix para Ecossistemas IoT com Recursos Restritos
Este estudo investiga a adaptação do protocolo federado Matrix, via gateway CoMatrix, para dispositivos IoT com recursos restritos, visando superar problemas de soberania de dados e pontos únicos de falha comuns em arquiteturas centralizadas. Testes comparativos com o protocolo MQTT demonstraram que o modelo híbrido CoAP-Matrix reduziu o tráfego de rede em 50.5% e estabilizou as latências na faixa de 200 ms, mitigando bloqueios em cenários de alta frequência. A arquitetura comprovou sua viabilidade técnica para aplicações resilientes, embora ainda exija adaptações para implantações em cenários reais.
Configuração de Redes Baseada em Intenções com Modelos de Linguagem
Este trabalho investiga o uso de modelos de linguagem para a automação da configuração de redes no contexto de Intent-Based Networking (IBN). A proposta tem como foco traduzir instruções de alto nível escritas em linguagem natural em ações de rede estruturadas e operacionalizáveis, reduzindo a complexidade das tarefas de configuração manual. Para isso, a pesquisa explora o uso de pipelines de orquestração com planejamento intermediário, grounding orientado pela topologia e geração controlada de comandos, além de estratégias de adaptação desses modelos ao domínio de redes. Como resultado esperado, busca-se uma abordagem mais confiável e escalável para aplicar modelos de linguagem ao gerenciamento e à operação de redes.
Detecção de Intrusões em Tráfego DNS utilizando Redes Neurais e Explicabilidade
A proliferação de ciberataques como phishing e malware depende de nomes de domínio maliciosos para a hospedagem de artefatos. Impedir o acesso a esses domínios pode ser a primeira barreira de proteção contra a disseminação dos artefatos maliciosos na Internet. Porém, a velocidade com que eles são criados torna as abordagens tradicionais, baseadas em listas de bloqueio, insuficientes para uma proteção eficaz. Este artigo apresenta um sistema de detecção de intrusão (IDS) proativo que analisa o tráfego DNS utilizando um modelo de redes neurais. Experimentos mostram que a etapa de explicabilidade é fundamental e que o modelo é capaz de detectar tráfego benigno com F1-Score médio de 0,95 e malicioso com F1-Score médio de 0,82.
Do Dado à Ação: Modelando Pragmatismo no contexto da Internet das Coisas
Este artigo propõe uma modelagem matemática para a interoperabilidade pragmática na Internet das Coisas (IdC). Utilizando Aprendizado por Reforço (Q-Learning), o modelo infere ações orientadas a objetivos sob incerteza de contexto. Em simulações de chão de fábrica, o algoritmo superou a operação humana na estabilidade do sistema e na otimização de recursos. Argumentamos sobre a viabilidade da interoperabilidade pragmática entre máquina e humanos, evidenciando que uma modelagem formal bem estruturada pode ser o caminho para avanços neste nível de comunicação.
Migração de Arquitetura de Identidade Autossoberana: Transição de Hyperledger Indy para Hyperledger Besu na Plataforma ChainID
A Identidade Digital Descentralizada (IDD) permite que usuários controlem seus dados sem intermediários. Contudo, frameworks pioneiros como o Hyperledger Indy enfrentam desafios de escalabilidade e integração com ecossistemas modernos. Este artigo apresenta o processo de migração da plataforma ChainID da blockchain Hyperledger Indy para o Hyperledger Besu. A transição visa superar limitações técnicas, como a latência do consenso RBFT e a dívida técnica do protocolo AnonCreds, adotando padrões W3C e a compatibilidade com a Ethereum Virtual Machine (EVM). Os resultados demonstram que a nova arquitetura, baseada no framework Veramo, amplia a interoperabilidade e facilita a integração com projetos como o CarbonID.
Orquestração de Multimídia Imersiva Baseada em Aprendizado por Reforço Profundo em Computação Local e de Borda Ciente de Energia
A adoção crescente de Sistemas Multimídia Imersivos (IMS) exige latências ultrabaixas para evitar o cyber-sickness em dispositivos móveis com bateria e processamento limitados. Para mitigar essas restrições, a implementação da computação de borda multi-acesso (MEC) surge como uma arquitetura viável. Neste contexto, este artigo analisa o problema de alocação de recursos e orquestração de microsserviços sob restrições de energia e atraso. Avaliam-se modelos de orquestração cientes de energia, sendo três deles baseados em Aprendizado por Reforço Profundo (DRL), integrando custos computacionais, de cache e de comunicação. Apresenta-se uma análise dos trade-offs entre o uso de CPU e a aceleração em GPU, viabilizada por uma técnica de mascaramento de ações. Experimentos demonstram que a abordagem proposta atinge uma taxa de aceitação superior a 95% e reduz o consumo de energia móvel em até 30.8%, mantendo a latência mediana em ≈ 10.6 ms e um alto nível de equidade (Índice de Justiça de Jain ≈ 0.93).
PhishFL: Uma solução Federada para Detecção de Phishing Baseada em BERT
Este trabalho aborda o problema da detecção automática de e-mails de phishing, que representa uma das principais ameaças à segurança digital. Métodos tradicionais de detecção, baseados em regras estáticas ou em dados centralizados, apresentam limitações quanto à adaptação e à preservação da privacidade dos usuários. Diante disso, é proposto o PhishFL, uma solução que utiliza Federated Learning (FL) para o treinamento distribuído de modelos de classificação textual, permitindo que múltiplos clientes colaborem na construção de um modelo global sem o compartilhamento direto de dados sensíveis. Os resultados demonstram que o modelo federado é capaz de realizar a detecção de e-mails de phishing com desempenho competitivo em relação à abordagem centralizada. Ainda, observa-se que o aumento do número de clientes impacta diretamente a estabilidade e a acurácia do modelo, evidenciando o trade-off entre desempenho e privacidade no contexto de FL.
Uso de Modelos de Classificação Binária para Controle de Admissão em Redes Ópticas Elásticas
O controle de admissão em Redes Ópticas Elásticas com Fibras Multinúcleo visa otimizar recursos e antecipar bloqueios devido a degradações físicas, como o crosstalk. Este trabalho modela a admissão como classificação binária e compara dois modelos de aprendizado de máquina: Máquina de Vetores de Suporte de kernel linear (Support Vector Machine Linear - SVM-L) e Rede Neural Artificial do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron - RNA-MLP). Os resultados apontaram que o modelo RNA-MLP obteve uma acurácia de 77,75%, superior ao modelo SVM-L (74,33%), se provando capaz de capturar não linearidades da admissão. A metodologia aplicou uma escala progressiva em três fases (5%, 20% e 100%), reduzindo a dimensionalidade de 10 atributos topológicos e físicos iniciais para 6 variáveis centrais a fim de eliminar ruídos computacionais e avaliar seu impacto na predição.