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
Mininet-WPAN: Enabling WPAN and IoT Emulations with 802.15.4 Support
The rapid growth of the Internet of Things (IoT) has created a significant demand for reliable and scalable emulation platforms capable of supporting low-power, wireless networks. In this context, IEEE 802.15.4 has emerged as a key protocol for enabling Wireless Personal Area Networks (WPANs) in IoT applications. This paper introduces Mininet-WPAN, an extension of the Mininet-WiFi emulator designed to support IEEE 802.15.4-based networks through the integration of the mac802154 Linux wireless device driver. Mininet-WPAN enables emulation of WPANs, allowing researchers and developers to explore and optimize various network configurations and protocols, including the Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPL). We present three use cases demonstrating Mininet-WPAN’s ability to emulate RPL in both storing and non-storing modes, showcasing its flexibility for IoT research. By offering lightweight virtualization, Software-Defined Networking (SDN) integration, and customizable network interfaces, Mininet-WPAN provides a powerful tool for advancing the development of IoT networks. This work also contributes to the open-source community by making the platform freely available for further research and innovation in low-power wireless communication.
A New WAVE: Exploring New Load Pattern Models for Experimentation in Computer Networks
Experimentation is a crucial step in many types of scientific research, enabling researchers to evaluate the validity of their hypotheses. In computer networks, one of the key challenges during the experimentation phase is finding load generators capable of accurately modeling diverse traffic patterns for various applications. To address this issue, our previous work introduced a load generator designed to generate load based on real application behavior. In this sense, this work improves the WAVE Workload Assay for Verified Experiments. A new WAVE version can generate loads for three distinct patterns: sinusoid, flashcrowd, and step. Additionally, it now supports microbursts and container-based environments.
Hórus-CDS: O Olho Digital na Segurança das Smart Grids
Este trabalho propõe o Hórus-Cyber Detection for Smart Grids (Hórus-CDS), uma ferramenta baseada em redes neurais temporais para detectar anomalias no tráfego de rede de uma Smart Grids (SG). O modelo utiliza Temporal Convolutional Networks (TCNs), que exploram convoluções causais dilatadas para capturar padrões sequenciais e aprimorar a inferência em tempo real. Diferente de abordagens convencionais, a ferramenta permite maior paralelização, menor latência e uma interface para monitoramento e tomada de decisões. A ferramenta foi validada em dois cenários: uma simulação de SGs e um ambiente real da Neoenergia, em que foram testadas sua resiliência contra ataques DDoS. Os resultados demonstraram que o Hórus-CDS superou outras abordagens, garantindo a continuidade operacional dos sistemas de distribuição elétrica.
Sensor de Software Robusto para Identificar Pessoas em uma Cena de Vídeo
O desenvolvimento de cidades inteligentes e o paradigma de Internet das Coisas permite a criação de cidades mais eficientes, sustentáveis e seguras. Entre as inovações, destacam-se câmeras inteligentes com a identificação de objetos e pessoas, viabilizando monitoramento contínuo e coleta de dados em tempo real para diversos ambientes. Este artigo apresenta um sensor inteligente de software para contagem de pessoas em cenas de vídeo, desenvolvido para o Lab. de Ciência da Computação e integrado à aplicação LCC-IoT . O sensor permite monitorar e gerar alarmes em situações específicas, como a presença de pessoas fora do horário permitido, enquanto preserva a privacidade dos usuários. O sensor foi implementado para manter operação contínua e concorrente em múltiplas câmeras, controlando a aquisição de dados e a geração consistente de telemetria por meio de semáforos, além de registrar erros, tornando o mesmo robusto. A solução utiliza o OpenCV e YOLO para processamento de imagens, os protocolos de aplicação MQTT e HTTP para o envio de telemetria.
Inteligência de Ameaças Cibernéticas para Melhoria na Detecção e Resposta a Incidentes
A detecção de ciberataques é uma tarefa complexa, pois exige a análise de grandes volumes de dados. Nesse cenário, a automação de partes do processo é essencial. A Inteligência de Ameaças Cibernéticas consiste na coleta, processamento e análise de dados relacionados a ataques, com o tráfego de rede sendo uma fonte chave de informações. O software desenvolvido constrói padrões de ataque a partir de incidentes prévios e avalia a correspondência desses padrões com registros de rede, visando identificar possíveis ameaças e as técnicas empregadas. Os testes, conduzidos com registros artificiais que simulam um ataque, indicam que a abordagem tem potencial, embora ainda demande refinamentos para aplicação em cenários reais.
THexCAD: Uma Plataforma de Prototipagem e Simulação de Cobertura para Área com Múltiplos Drones
Este artigo apresenta o THexCAD, uma plataforma distribuída para a realização de missões de cobertura de área com múltiplos drones. O objetivo da plataforma é facilitar o teste, análise e validação de estratégias de cobertura de área em ambientes simulados e reais. O principal desafio no desenvolvimento deste tipo de aplicação com múltiplos drones é a coordenação do enxame de drones de modo a cobrir uma área de forma eficiente, considerando a movimentação, coordenação, geração e alocação de subáreas e planejamento de caminhos para a cobertura. Neste sentido, o THexCAD fornece um framework que abstrai processos complexos, permitindo que desenvolvedores ou usuários se concentrem nas ações específicas relacionadas à missão com múltiplos drones. Os resultados experimentais iniciais mostram que o THexCAD escala bem quando o número de drones envolvidos na missão varia.
Dashboard HackInSDN: plataforma web para experimentação em redes e cibersegurança através de clusters Kubernetes
Uma das formas de lidar com a quantidade e complexidade dos incidentes de segurança, que impactam recursos tecnológicos e setores da sociedade, é investir na conscientização dos usuários e no treinamento avançado de profissionais, com exercícios práticos e laboratórios. Nesse sentido, ferramentas que simplifiquem o acesso a ambientes de experimentação com recursos especializados de redes e segurança são essenciais. Este artigo apresenta o Dashboard HackInSDN, uma plataforma web que facilita a experimentação em redes e cibersegurança a partir da orquestração de recursos de testbeds. O Dashboard pode ser implantado em ambientes Kubernetes, o que o habilita para uso em soluções comerciais de nuvem e diversos testbeds científicos, por exemplo, o Testbed da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP). A ferramenta já vem sendo utilizada em caráter experimental em cursos de graduação, pós-graduação e turmas piloto no projeto Hackers do Bem da RNP.
ns3-oran-customizable-db: Uma Ferramenta para Construção de Base de Dados Personalizável para Simulações Open RAN
Uma parte essencial no desenvolvimento de aplicações para o controle e diagnóstico de uma Rede de Acesso via Rádio (Radio Access Network – RAN) é a simulação. É imprescindível a avaliação das soluções propostas em um cenário simulado próximo à realidade a fim de evitar possíveis falhas na implementação. O objetivo deste trabalho é adicionar funcionalidades à extensão “ns3-oran” do simulador de redes “ns-3”. As funcionalidades implementadas dão ao usuário a liberdade para utilizar a extensão sem restrições de quais dados podem ser enviados ao Near-RT RIC. A capacidade de coleta, armazenamento e análise de diversos tipos de dados é fundamental no desenvolvimento e implementação de soluções baseadas em aprendizado de máquina. Assim, as ferramentas desenvolvidas permitem a criação de cenários de simulações capazes de treinar modelos por aprendizado por reforço, utilizando métricas de desempenho que antes eram impossíveis de serem manipuladas pelo simulador.
Lab Cyber Academy: Um Cyber Range para Treinamento em Segurança da Informação Utilizando AWS e IaC
A segurança cibernética é essencial devido à rápida evolução das cyber threats, que colocam em risco a integridade de dados e sistemas. Cyber Range são ambientes virtuais controlados que permitem simular ataques (como DDoS e explorações de vulnerabilidades) e defesas (como firewalls e análise de tráfego), promovendo o aprendizado prático de estratégias de segurança. A disciplina de Segurança da Informação é fundamental nos cursos de Tecnologia da Informação e Comunicação, mas a falta de Cyber Ranges gratuitos e recursos nas instituições dificultam treinamentos adequados. Este trabalho propõe o Lab Cyber Academy, uma solução gratuita de Cyber Range que usa Containernet e Docker para criar cenários emulados de ataque e defesa, sendo implementada na nuvem da AWS Academy e baseada em infraestrutura como código. Experimentos e avaliações com alunos da UFC comprovam sua eficiência, validando sua viabilidade para treinamentos em cibersegurança.
NFV-Prime: Uma Ferramenta para Prototipação e Visualização de Funções Virtualizadas de Rede
O paradigma NFV (Network Functions Virtualization) vem se popularizando nas redes modernas. Este trabalho apresenta a ferramenta NFV-Prime que permite a prototipação de VNFs (Virtual Network Functions) de forma simples e intuitiva. A ferramenta integra quatro componentes em um pipeline: Editor, Gerenciador de Interfaces Virtuais de Rede, Gerador de Tráfego e Visualização de Resultados. A NFV-Prime permite a implementação de VNFs em Python 3, além de oferecer uma ampla variedade de parametrizações e configurações das interfaces de rede e dos tráfegos gerados durante a execução da VNF. Para demonstrar a ferramenta, é apresentada a criação de um balanceador de tráfego stateful.
UNetyEmu: Unity-based simulator for aerial and non-aerial vehicles with integrated network emulation
This work presents UNetyEmu as a novel framework that enables realistic multi-vehicle experiments with aerial and non-aerial mobility alongside network emulation. By integrating Unity’s 3D simulation and Mininet-WiFi’s real-time network emulation, UNetyEmu allows researchers to conduct studies in smart city applications like 5G vehicular communication, edge computing, and drone coordination. Our framework is easily customizable and facilitates the evaluation of drone-related algorithms, such as obstacle avoidance and route planning, and studying network aspects, such as coverage and RSSI.
Mininet-GUI: Uma Abordagem Visual e Interativa para Experimentação em Redes SDN
Mininet is a widely adopted emulator for prototyping and experimenting with Software-Defined Networking (SDN). Its main graphical interface, MiniEdit, however, offers limited functionality and low interactivity, which hampers adoption and constrains advanced experimentation. Although several alternative tools have been proposed, none has become a definitive replacement, largely due to the absence of essential integrated features. We present Mininet-GUI, a web-based tool that enables real-time creation, editing, and execution of Mininet topologies. Mininet-GUI allows dynamic manipulation of hosts, switches, controllers, and links, as well as direct command execution through the interface. Unlike existing approaches, it provides interactive topology editing, simplified terminal access via WebShell, and support for exporting and importing topologies in JSON and Python formats. Mininet-GUI is designed to make SDN experimentation more accessible and efficient for both beginners and advanced researchers. This paper describes its architecture, capabilities, and applicability through common use cases.
AGATA – Arquitetura para Gerenciamento Automático de Tarefas de Aprendizado Federado
O aprendizado federado protege a privacidade ao efetuar o treinamento do modelo nos dispositivos dos usuários. Entretanto, o operador em nuvem não possui acesso aos dispositivos, que estão muitas vezes indisponíveis, para experimentar com diferentes modelos e hiperparâmetros. Este trabalho propõe uma ferramenta que resolve esses problemas ao oferecer funcionalidades para a inicialização, finalização e troca automática de múltiplas tarefas de aprendizado federado. A implementação da AGATA é compatível com ferramentas populares, como o Flower, e se diferencia de outros sistemas por automatizar a troca de hiperparâmetros e códigos.
Cloud AutoDroid: Um Sistema Distribuído Escalável para Execução de Ferramentas de IA Generativa
A Cloud AutoDroid foi desenvolvida para resolver problemas de escalabilidade na execução de experimentos com redes neurais complexas, como a MalSynGen, que exigem alto poder computacional. Com uma arquitetura distribuída, a ferramenta permite a execução autoescalável de tarefas de IA. Disponível como um serviço SaaS (Software as a Service), a Cloud AutoDroid oferece uma plataforma para experimentação em larga escala, embora ainda requeira intervenção para a alocação inicial de nós.
VulnSyncAI: PLN e LLMs para Construção e Atualização Contínua de Datasets de Vulnerabilidades
A construção e manutenção de datasets atualizados de vulnerabilidades enfrentam desafios como falta de padronização e necessidade de automação. Neste trabalho, apresentamos a VulnSyncAI, uma ferramenta modular que utiliza PLN e LLMs para correlacionar informações de múltiplas fontes, garantindo datasets atualizados e relevantes. A VulnSyncAI melhora a eficácia de modelos de IA na detecção de ameaças, automatizando processos e aumentando a eficiência na criação de datasets representativos.
TrueState-SNA: Uma Solução Baseada em SSoT para Automação de Redes Heterogêneas
A TrueState-SNA, baseada em uma arquitetura de camadas e software de código aberto, emerge como uma solução inovadora para o gerenciamento de redes heterogêneas, combinando flexibilidade e eficiência. Ao integrar Netbox, Net2d e Ansible, a solução centraliza a gestão de configurações em uma Single Source of Truth (SSoT), automatizando a transição de estados desejados para estados operacionais. As principais contribuições da TrueState-SNA incluem: uma arquitetura aberta e adaptável, suporte a múltiplos fabricantes e tecnologias, redução do risco de lock-in e a promoção de uma gestão de rede consistente e confiável.
Artificial Intelligence as a Service Architecture: an innovative approach for Computer Vision applications
In recent years, Artificial Intelligence (AI) has grown significantly across various domains such as transportation, healthcare, and security. However, current implementations of intelligent services face challenges in enhancing the personalized and large-scale use of AI. This work presents Artificial Intelligence as a Service (AIaaS), an innovative approach to effectively manage the lifecycle of diverse AI models and paradigms, while offering them as a service for heterogeneous devices, multiple users, and modern applications. We explored the feasibility of delivering AI resources in different network architectures, such as edge computing and mobile networks, which provide a flexible and scalable environment that allows users to acquire cognitive services in the AI life cycle. Also, our approach facilitates personalized and scalable AI solutions, fostering innovation and expediting the deployment of intelligent applications across diverse contexts, making it suitable for real-world scenarios.
SARIK: Uma proposta de framework para o aprimoramento da segurança em Kubernetes por meio de políticas de rede
A adoção crescente do Kubernetes como plataforma de orquestração de contêineres traz benefícios para a gestão de aplicações distribuídas, mas também desafios de segurança, especialmente quanto ao controle de tráfego entre componentes. Esta dissertação apresenta o framework SARIK (Segurança Automática de Regras de Iptables no Kubernetes), um framework que automatiza políticas de rede para aprimorar a segurança de clusters Kubernetes. A metodologia inclui a integração do SARIK ao kube-proxy para aplicar, de forma dinâmica, regras de bloqueio e controle de tráfego. Em um ambiente de teste com Minikube, Prometheus e Grafana, foram avaliadas métricas como latência, taxa de resposta e taxa de transmissão em diferentes cenários de tráfego. Os resultados indicam que o SARIK aprimora a segurança ao reduzir vulnerabilidades de rede, mantendo o desempenho do cluster praticamente inalterado. A análise indica que o SARIK representa um avanço em segurança automatizada para Kubernetes, equilibrando proteção e eficiência operacional, com potencial para futuras adaptações em larga escala.
Urban Perception Extraction from Texts Shared on Social Media: Framework and Applications
Esta tese apresenta um framework automático e genérico para a extração de percepções urbanas a partir de dados de Redes Sociais Baseadas em Localização (LBSN). O framework é estruturado em cinco camadas principais: Coleta de Dados, Pré-processamento e Embeddings, Treinamento de Modelos, Extração de Conhecimento e Aplicações. Utilizando técnicas de deep learning, incluindo métodos avançados de incorporação de sentenças, o framework captura tanto nuances lexicais quanto semânticas nos dados textuais, permitindo a extração eficiente das percepções dos usuários sobre o ambiente urbano. Essa abordagem elimina a necessidade de pesquisas de campo intensivas e extração manual de dados, viabilizando análises escaláveis em tempo real. Validamos o framework aplicando-o a áreas urbanas selecionadas em Chicago, Nova York e Londres, demonstrando sua eficácia na revelação de insights valiosos sobre percepções urbanas. Além disso, uma avaliação comparativa utilizando um conjunto de dados público, derivado das percepções de voluntários em um experimento controlado, revelou um alto nível de concordância entre os dois conjuntos de resultados. Como prova de conceito, introduzimos o Real-Estate Urban Perceptions (REAL-UP), uma ferramenta inovadora projetada para aprimorar o mercado imobiliário. O REAL-UP oferece mapas interativos em 2D que integram dados imobiliários tradicionais (por exemplo, preços de aluguel e tipos de propriedade) com informações enriquecidas sobre emoções e sentimentos dos bairros, além de breves resenhas narrativas geradas por um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) com base em mensagens de LBSN.
Scaling Stateful Network Services on Multicore Architectures
This thesis investigates the effective scheduling of TCP stacks alongside applications on multicore architectures, focusing on the trade-offs in allocating workers for both TCP and application processing. It explores the interplay between stateful network protocols with strong guarantees and the challenges of scheduling such protocols alongside multicore applications. To allow fair comparisons, we design and implement Demieagle, a benchmark framework that allows the execution of “apples-to-apples” experiments to uncover the trade-offs of different multicore scheduling policies and architectures. We also address the complexity of scaling stateful network functions, which require per-packet state updates. During a scaling operation, workers need to synchronize access to a shared state to avoid race conditions and to guarantee that network functions process packets in arrival order. Unfortunately, the classic approach to control concurrent access to a shared state with locks does not scale to today’s throughput and latency requirements. To address these challenges, we design, implement, and evaluate Dyssect, a system that enables dynamic scaling of stateful network functions by disaggregating their states. Dyssect’s state disaggregation allows the offloading of stateful network functions to programmable NICs and makes it easier to explore hardware-software trade-offs that better suit specific network functions and traffic loads. Our experimental evaluation shows that Dyssect reduces tail latency up to 32.04% and increases throughput up to 19.36% compared to state-of-the-art competing solutions.
Automatic Inference of BGP Community Semantics
The Border Gateway Protocol (BGP) enables communication between Autonomous Systems (ASes) on the Internet. BGP offers significant flexibility for traffic engineering through BGP communities, which are operatordefined tags that convey information or requests in route announcements. Unfortunately, the absence of standardized semantics or centralized repositories for BGP communities complicates and limits their use, hindering the effective management of interdomain routing. This thesis develops techniques to infer BGP community semantics using public BGP data from routing collectors, overcoming the lack of documentation and providing datasets that can be automatically updated. We first propose a set of techniques to infer location communities, which are communities related to entities or locations traversed by a route. We apply our techniques to billions of routing records from public BGP collectors and show that they produce high precision (ranging from 86% to 93%) and recall (ranging from 72% to 81%). We also design and evaluate algorithms to automatically uncover BGP action communities and ASes that violate standard practices, revealing undocumented relationships between them (e.g., sibling relationships). Our experimental evaluation uncovers previously unknown AS relationships and shows that our algorithm to identify action communities achieves average precision and recall of 92.5% and 86.5%, respectively.
F-NIDS: Sistema de Detecção de Intrusão baseado em Aprendizado Federado
Nesta dissertação, abordamos os desafios de escalabilidade e segurança enfrentados por Sistemas de Detecção de Intrusão de Rede (NIDS) distribuídos em cenários de IoT, decorrentes de preocupações com privacidade. Para superar esses desafios, propomos o F-NIDS (Federated Network Intrusion Detection System), um sistema modelado com base no Federated Learning (FL), integrando técnicas de comunicação assíncrona e Privacidade Diferencial (DP). Além disso, foram desenvolvidas três estratégias para equilibrar desempenho e privacidade. Os resultados demonstram que o F-NIDS alcançou alta robustez e desempenho, com valores de detecção superiores em cenários distribuídos. A estratégia de ajuste de parâmetros permitiu identificar o nível ideal de ruído gaussiano, garantindo a preservação da privacidade sem comprometer a acurácia. Portanto, o F-NIDS representa um avanço no estado da arte, combinando escalabilidade, segurança e privacidade em sistemas distribuídos, ratificando sua eficácia e potencial para redefinir os padrões de detecção de intrusões em ambientes de IoT.
Enhancing Cybersecurity of Automotive Ethernet Networks with Deep Learning-based Intrusion Detection Systems
O aumento na quantidade de superfícies de ataque em veículos, impulsionado pela crescente presença de conectividade, em conjunto com a necessidade da Ethernet automotiva - uma tecnologia de rede intraveicular de alta largura de banda - evidencia a necessidade de mecanismos de segurança cibernética eficazes. Esta dissertação propõe dois sistemas de detecção de intrusão (IDSs - do inglês Intrusion Detection Systems) baseados em deep learning para a detecção de ciberataques em redes Ethernet automotivas. A primeira proposta apresenta um IDS baseado em uma rede neural convolucional otimizada por múltiplos critérios, projetada para otimizar, de forma simultânea, a precisão e o tempo de detecção, bem como os requisitos de armazenamento. A segunda proposta apresenta um IDS de múltiplos estágios, também baseado em deep learning, em que o primeiro estágio prioriza a rápida detecção de ataques, enquanto o segundo foca na obtenção de resultados mais precisos e também na classificação dos ataques. Como principais resultados desta pesquisa, destacam-se a publicação de um artigo no SBRC 2023 e outro no periódico Ad Hoc Networks.
Adaptive Network Management in 6G O-RAN: A Framework for Dynamic User Demands
6G networks demand unparalleled adaptability and energy efficiency. This work presents a dynamic O-RAN-based framework integrating the SMO, Near-RT RIC, and Non-RT RIC for real-time analytics, intelligent policy application, and adaptive energy management. By deploying rApps (e.g., Energy Savings) and xApps, the framework dynamically clusters and manages radio nodes, optimizing resource allocation while reducing power consumption. A prototype implementation shows substantial improvements over traditional static approaches, notably conserving energy during low-demand periods while sustaining high performance at peak times. Key components enable seamless integration across the network, demonstrating the framework’s capability to adapt to varying demands and establishing a new benchmark for 6G network management.
Carbono 21: Promoting Forestation Through Digital Assets
Despite its environmental benefits, forestation is often overlooked in favor of more profitable crops with negative environmental impacts. In response, this work promotes forestation through tokenization, creating financial incentives for landowners who plant trees. Forested areas and green assets are transformed into Non-Fungible Tokens (NFTs) on a consortium blockchain. Their metadata is automatically updated via satellite-based deforestation tracking systems, something unseen in the literature. The solution also contributes to distributed systems and the environment by proposing several transparency mechanisms – often lacking in forestation efforts and permissioned blockchains –, enabling authorities to audit the transaction and utilization of green assets.
Low-cost animal and pedestrian crossing detection in rural roads using WiFi sensing and deep learning
Road traffic accidents involving animals cause great health, environmental, and monetary costs every year, specially on rural areas. Current animal detection systems suffer from either cost, scalability or accuracy issues, which prevent their effective use in a more extensive manner. In our research, we explore WiFi sensing to monitor events in rural roads, using low-cost IoT devices to collect WiFi data, publishing the first open CSI dataset of animal crossings and applying machine learning techniques to detect and classify them. Event detection runs on ESP32-S3 devices, while classification runs on Raspeberry Pi 4 devices, both with accuracy of at least 95%. Our system enables a scalable and cost-effective solution for monitoring multiple kilometers of roads.
Dynamic Network Slicing for User Mobility Support in 5G Networks
Network slicing has been a key supporting technology for resource management in modern computer networks, from 5G to 6G and beyond. This paper summarises the thesis developed by the first author at the IC/UNICAMP. This work presents new resource management mechanisms for the dynamic network slicing allocation problem to support mobile users in 5G/edge computing infrastructures. A network simulator was developed to evaluate the proposed solutions. The simulator is available as free software and has been adopted as the validation environment by the scientific community. The results of this work indicate the positive impact of slices’ dynamic resource allocation in dealing with demand variations triggered by mobile users.
Container Migration Performance Evaluation: An Approach Based on Stochastic Petri Nets
Containerization has emerged as a transformative technology in modern data centers, enabling efficient resource management and improving operational flexibility across various applications. While often associated with platforms like Docker and Kubernetes, container-based solutions are widely integrated into cloud environments such as AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud. In large-scale distributed systems, efficient container migration is crucial to manage server downtime, consolidate resources, and ensure reliability in mobile edge computing scenarios. The problem with evaluating container migration performance lies in the high cost and computational demand of real-world experiments. Assessing different migration strategies efficiently remains a challenge, particularly for stateful containers, which require structured modeling approaches to quantify their impact on system performance. The proposal of this study is to develop Stochastic Petri Net (SPN) models to assess container migration strategies. The approach includes two models—one incorporating an absorbing state and another without—analyzing key migration techniques: Cold, PreCopy, PostCopy, and Hybrid. These models evaluate critical performance metrics, including Migration Total Time (MTT), Mean Migration Time (MMT), utilization, discard probability, and migration rate. Furthermore, a sensitivity analysis based on the Design of Experiments (DoE) was conducted for the Hybrid migration strategy to identify key performance factors. The conclusion of this research is that by providing an analytical framework for container migration evaluation, it enhances the understanding of migration performance dynamics and supports decision-making in cloud and edge computing infrastructures.
Estratégias e Análises para Alocação Eficiente de Recursos em Smart Cities com Edge e Cloud Computing
O problema de alocação de recursos em Smart Cities, integrando recursos de Edge e Cloud Computing é abordado neste artigo. São propostos três modelos baseados em Programação Linear Inteira, que têm como objetivos: a construção de soluções viáveis, a minimização de custos e a redução do makespan. É apresentada uma análise na qual é permitido um percentual de aumento nos custos em troca de um menor makespan. Experimentos utilizando algoritmos exatos foram realizados. Ao considerar a evolução da rede do 2G ao 6G, observa-se que a taxa de rejeição tende a aumentar devido à redução da cobertura. Na minimização dos custos, ainda no contexto das tecnologias 6G, é possível reduzi-los em até ≈ 4.38% em comparação com o modelo que apenas gera uma solução viável. Ao otimizar o makespan, o tempo de execução aumentou de 0.03s para até 2.35s, mas, com uma redução de ≈ 84.7% no makespan.
Menos é Mais: Avaliação do Impacto da Compressão de Modelos na Eficiência do Aprendizado Federado
O crescimento de dispositivos conectados a Internet tem gerado grande volume de dados e, cada vez mais, impulsionado o uso de Inteligência Artificial (IA). Porém, abordagens centralizadas de aprendizado levantam preocupações relativas à privacidade dos usuários. O Aprendizado Federado (FL) desponta como alternativa distribuída, pois evita o compartilhamento de dados brutos dos usuários e atende legislações de privacidade. No entanto, a comunicação frequente entre dispositivos e servidor no FL gera alto consumo de banda e energia. Para redes com recursos limitados, soluções que mitiguem esse problema são cruciais. Nesse contexto, considerando a possibilidade de redução do tráfego no FL, este trabalho investiga técnicas de compressão de modelos, visando equilibrar qualidade do modelo e custo de comunicação. Os resultados indicam que as técnicas de compressão reduzem efetivamente o volume de dados transmitidos, sem degradar o desempenho do modelo, mesmo em cenários com dados desbalanceados.
On the Usage of Grammar-based Fuzzing to Evaluate the Implementation of AMQP Brokers
Automated testing strategies, like fuzzing, can be used to ensure the security and reliability of software systems, and those that implement communication protocols have specific needs. One class of protocols that deserves to be highlighted, both for its expansion in use and for its complexity, is the publishsubscribe (pub-sub) class. Among several pub-sub protocols, AMQP does not receive much attention from the literature regarding fuzzing testing. This paper fills this gap by proposing the usage of grammar-based fuzzing to test AMQP brokers. The proposal is integrated into a new free and open-source fuzzer called AMQPGRAM. Experiments with AMQPGRAM attest to its capacity to cover 100% of the AMQP messages related to the establishment of connections.
Offloading de Tarefas de UAVs para Veículos: Uma Análise dos Padrões de Mobilidade em Monitoramento de Regiões
Este estudo analisa a eficiência do offloading de tarefas de Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) para veículos terrestres em missões de monitoramento, considerando os padrões de mobilidade estático, circular e quadrangular. Foi desenvolvido uma ferramenta para gerar cenários de tráfego com UAVs, e um algoritmo de offloading foi adaptado. Os resultados mostram que, apesar de uma variação nominal de até 7% nas falhas para mobilidade circular, não se observa diferença estatisticamente significativa entre os padrões, nem impacto relevante no tempo de offloading, especialmente para tarefas de maior complexidade. Os achados destacam o potencial de otimizar a mobilidade dos UAVs para maior eficiência computacional, com aplicações em cidades inteligentes, incluindo monitoramento de tráfego, identificação de acidentes e rastreamento de veículos roubados, reforçando a necessidade de mais estudos.
Avaliação de estratégias para o aperfeiçoamento da detecção de anomalias no tráfego DNS
A crescente complexidade das ameaças cibernéticas torna a detecção de anomalias no tráfego DNS essencial para a segurança da rede. Apesar de diversos estudos explorando o processo, a presença de falsos positivos continua sendo um desafio nas análises. Este trabalho buscou validar estratégias de detecção de anomalias DNS com baixas taxas de falsos positivos, utilizando informações de inteligência de ameaça e técnicas de análise de domínios aplicadas em trabalhos similares. A validação foi realizada com dados de fontes confiáveis, utilizados por outros autores. Os resultados, embora não tenham atendido às expectativas, indicam a necessidade de validar os dados e aplicar outras técnicas, aspectos que podem ser explorados em trabalhos futuros.
Uma Arquitetura Modular para Monitoramento de Ambientes IoT
O uso de dispositivos de Internet das Coisas (do inglês, Internet of Things - IoT) para monitoramento de indivíduos e ambientes tem se tornado comum em diversos setores como indústria, agricultura e saúde. Neste artigo, é proposta uma arquitetura modular, generalista e multi-cenário para monitoramento de ambientes com dispositivos IoT. Para validar o funcionamento da arquitetura proposta, foi desenvolvida uma prova de conceito que demonstrou a viabilidade da implantação e uso da arquitetura em um ambiente real.
Adequação Online de Rastros de Tráfego de Rede nos Clientes para Alimentar Sistemas de Detecção de Intrusão
O surgimento constante de novas aplicações e de ataques de dia zero fazem com que datasets públicos para treinamento de IDSs tornem-se obsoletos rapidamente, justificando que organizações (re-)gerem seus próprios datasets privados com frequência. Este artigo apresenta uma proposta para capturar o tráfego em dispositivos com baixo poder computacional e adequá-lo para o formato esperado para treinar IDSs sem armazenar o tráfego bruto. Experimentos mostraram que a proposta reduz o tempo de execução em até 76% na geração de datasets, apesar da possibilidade de perda de pacotes do tráfego capturado a depender do volume de fluxo. Como contribuição adicional, o software que implementa a proposta é disponibilizado como software livre.
Sistema de Detecção de Intrusões baseado em Aprendizagem por Reforço Federada
Nesse projeto, objetiva-se aplicar técnicas de Aprendizagem Federada por Reforço, (Federated Reinforcement Learning - FRL) ao contexto de detecção de intrusões em cenários de Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Diversos sistemas IoT são essenciais e compartilham informações sensíveis que precisam trafegar com segurança e privacidade. Sendo assim, é indispensável monitorar tais sistemas, evitando e defendendo ataques que visem expor seus conteúdos ou fragilizá-los. Nesse sentido, propõe-se um modelo de detecção de anomalias com FRL capaz de avaliar e detectar ataques com eficiência, sem, no entanto, compartilhar os dados locais nesse processo.
Sobre o Equilíbrio entre Desempenho e Justiça em Ambientes de Cache Multi-Locatário
Em caches web multi-locatários, a atividade de um locatário pode prejudicar o desempenho dos demais. Políticas de alocação de recursos tradicionais, como FairShare, buscam mitigar isso alocando recursos de forma justa. No entanto, sua adequação para ambientes de cache não é conhecida. Neste trabalho, investigamos o desempenho do FairShare usando simulações de rastros de produção de uma plataforma de comércio eletrônico. Nossos resultados revelam que o FairShare não consegue equilibrar justiça e desempenho; embora o FairShare elimine a interferência, degrada significativamente o Hit Ratio do cache, demonstrando que políticas de justiça clássicas não são diretamente aplicáveis a cenários de cache. Isso destaca a necessidade de novos mecanismos de alocação cientes das características específicas de cache.
Monitoramento Distribuído de Usinas Fotovoltaicas Utilizando Redes de Sensores Sem Fio LoRa com Topologia Mesh
Este estudo emprega uma rede de sensores sem fio LoRa para supervisionar parâmetros operacionais numa usina fotovoltaica. Adotando uma topologia mesh, a rede coleta dados sobre estado de fusíveis e temperatura em stringboxes, transmitindo-os para uma estação central. Os testes demonstram uma coleta confiável, mesmo num ambiente desafiador com movimentação dos painéis solares ao longo do dia. Os resultados validam as redes LoRa mesh como uma alternativa robusta para o monitoramento contínuo de usinas fotovoltaicas.
O Comitê Central da Nuvem: Um Estudo de Caso de Planejamento de Capacidade em Grandes Empresas de TI
Grandes empresas descentralizam suas operações em suborganizações para acelerar a tomada de decisões. Por exemplo, as suborganizações podem adquirir recursos de provedores de IaaS de forma independente. Embora flexível, a abordagem descentralizada pode ser mais cara do que a centralizada, devido à maior variabilidade da demanda das suborganizações. Analisamos as compras de vários anos de uma empresa parceira, grande consumidora de IaaS, quantificando as economias obtidas sob diferentes modelos organizacionais. Observamos que a centralização pode gerar economias significativas: no caso em questão, temos quase 9% de redução de custos de IaaS, gerando uma economia de milhões de dólares.
Explorando Network Slicing em Redes 5G em um Contexto Educacional
O uso de ferramentas digitais no ensino acelerou durante a pandemia, destacando plataformas como o Moodle e sistemas inteligentes para ensino personalizado. A Educação Inteligente é impulsionada pelas redes 5G, que oferecem altas taxas de dados, baixa latência e conectividade confiável, fundamentais para aplicações multimídia. Neste contexto, este artigo apresenta uma prova de conceito baseada em fatiamento de rede para otimizar recursos em um ambiente de Ensino a Distância (EAD) utilizando a plataforma Moodle. Um xApp é utilizado para monitorar a RAN e permitir o balanceamento dinâmico de carga, com base nos perfis dos usuários conectados.
Reidentificação Espaço-Temporal de Veículos para Sistemas Inteligentes de Tráfego
A maioria dos sistemas de visão computacional voltados para monitoramento urbano baseia-se em métricas obtidas por câmeras isoladas, o que limita a capacidade de análise em larga escala. Este trabalho propõe um sistema modular e leve, capaz de operar em dispositivos embarcados de forma descentralizada, permitindo a geração de novos dados correlacionados entre múltiplos pontos de monitoramento. Com essa abordagem, torna-se possível obter métricas como tempos de percurso e rotas mais utilizadas, contribuindo para a melhoria da gestão do tráfego e para o planejamento urbano estratégico.
Evaluating the Limits of Wi-Fi 5, and Wi-Fi 6 Networks for Industrial Video Applications
This study evaluates the performance of Wi-Fi 5 and Wi-Fi 6 wireless networks, comparing them to a wired network. The analyzed metrics include throughput and packet loss. The tests were conducted in a controlled environment with 13 clients connected to an AP (Access Point), transmitting data corresponding to a video stream at varying resolutions. The results show that Wi-Fi 6 offers better performance, especially in scenarios with multiple devices, while Wi-Fi 5 presents limitations at higher resolutions. The wired network consistently demonstrated the highest stability, with limitations in higher resolution transmissions.
Evaluating Semantic Caching in Practice: A Study on a LLM-Driven Distributed Application in a Brazilian EdTech
Large Language Models (LLMs) support various business functions, such as Alura’s use of GPT-4 to assess students’ answers. However, high computational and financial costs, along with response time issues, limit scalability. While caching mechanisms offer an alternative, traditional cache fails to evaluate queries semantically, leading to low hit rates. This work evaluates semantic caching on an Alura’s dataset of 94, 913 answers from 20, 639 students. Results show that 45.1% of LLM requests could be served from the cache, significantly reducing costs and improving response times by 4–12× for cache hits.
SkyLedger: Test Bed para o Gerenciamento do Espaço Aéreo para Sistemas de Transportes Inteligentes
A versatilidade dos drones, aliada à sua baixa necessidade de infraestrutura para operação, tem impulsionado a expectativa de uma demanda exponencial o espaço aéreo. Diante desse cenário, torna-se essencial a evolução de modelos de gerenciamento do tráfego aéreo para suportar a crescente demanda, mantendo a segurança, eficiência e escalabilidade para a Mobilidade Aérea Avançada (AAM). Este trabalho apresenta requisitos, desafios e oportunidades para a estruturação de um testbed baseado em tecnologias de Ledger Distribuído (DLT) permissionado para interoperabilidade de dados em ambiente AAM em compliance com o normativo brasileiro de aeronáutica.
RotaWise: Intelligent Platform for Urban Maintenance
Este artigo apresenta o RotaWise, uma plataforma inteligente para manutenção urbana que integra câmeras e um dispositivo de borda dentro de um veículo para processamento de vídeo em tempo real e identificação de problemas urbanos. O sistema utiliza tecnologias de visão computacional e IA para monitorar ruas e calçadas em busca de problemas como buracos, lixo e entulho. Os resultados experimentais demonstraram a capacidade do RotaWise de processar até três câmeras simultaneamente, oferecendo detecção de eventos em tempo real e transmissão de metadados.