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Avaliação de Desempenho de Blockchains Permissionadas Hyperledger Orientada ao Planejamento de Capacidade de Recursos Computacionais
Authors: Silva Francisco A. , Gonçalves Glauber D. , Fé Iure , Feitosa Leonel , Soares André
Published: June 2023

Hyperledger Fabric é uma plataforma para redes blockchains permissionadas que permite o armazenamento e o acesso distribuído a dados de forma segura e auditável para aplicações corporativas. Existe um crescente interesse por aplicações dessa plataforma, mas o seu uso requer a configuração de uma blockchain com diferentes etapas de processamento de requisições. As diversas configurações possíveis impactam nas qualidades não funcionais da plataforma, em especial desempenho e custo. Este artigo propõe um modelo de Rede de Petri Estocástica (SPN) para modelar o desempenho de requisições na plataforma Hyperledger Fabric com variadas parametrizações para blockchain, capacidade de computadores e taxas de requisições. Apresentamos também um estudo de utilização do modelo que serve como uma exemplificação para auxiliar os administradores de redes blockchains permissionadas a adequar suas configurações encontrando o melhor desempenho para aplicações. O modelo permitiu, por exemplo, identificar o tamanho do bloco que leva a um tempo médio de resposta excessivamente alto (variando de 1 a 25 segundos) causado por alto enfileiramento de requisições.
F-NIDS – Sistema de Detecção de Intrusão descentralizado com base em Aprendizado Federado
Authors: Oliveira Jonathas A. de , Meneguette Rodolfo I. , Gonçalves Vinícius P. , Sousa Jr. Rafael T. de , Guidoni Daniel L. , Oliveira José C. M. , Rocha Filho Geraldo P.
Published: June 2023

O advento das redes de IoT introduziu novos desafios de escalabilidade e segurança devido ao grande número de conexões e maior taxa de transferência de dados nessas redes. Embora tenha havido esforços nos últimos anos para mitigar esses efeitos, ainda há perguntas a serem investigadas, como privacidade de dados e escalabilidade em cenários de IoT distribuídos. Este trabalho propõe que o F-NIDS é um detector de intrusão que usa a inteligência artificial federada e técnicas de privacidade diferencial, combinadas com a comunicação assíncrona entre entidades do sistema, visando escalabilidade e confidencialidade dos dados. O F-NIDS possui uma proposta de arquitetura para permitir o uso em ambientes de IoT em nuvem ou em fog. Os resultados mostraram que: o modelo de detecção confidencial do F-NIDS apresenta métricas satisfatórias de desempenho e, no caso de um ataque, prever e determinar satisfatoriamente a sua natureza.
Telemetria Adaptativa Usando Aprendizado por Reforço Profundo em Redes Definidas por Software
Authors: Job Debora H. , Lucena Sidney C. de , Moura Pedro Nuno
Published: June 2023

O uso de redes definidas por software alavancou a adoção de técnicas de telemetria para um monitoramento de alta granularidade. Sua adoção indiscriminada, contudo, gera custos adicionais que podem degradar o desempenho da rede, provocar um volume exagerado de dados a serem armazenados e processados e, assim, inviabilizar seus benefícios. A adoção de telemetria adaptativa surge então como uma forma de contornar esse problema. Este trabalho propõe o uso de aprendizado por reforço profundo para prover uma telemetria adaptativa do plano de dados que monitore congestionamentos. Um ambiente para prova de conceito foi desenvolvido sobre uma versão da plataforma ONOS habilitada com o mecanismo In-Band Network Telemetry (INT) e switches P4. Experimentos variando perfis de tráfego e hiperparâmetros do mecanismo de aprendizado confirmam os benefícios da proposta e exploram suas limitações.
Arquitetura de Simulação de Missões com Drones com Aspectos Mais Realistas de Comunicação Ar-Terra
Authors: Hilario Bruno A. , Passos Diego , Guerra Raphael
Published: June 2023

Os Veículos Aéreos Não Tripulados (ou UAV, do inglês Unmanned Aerial Vehicles) tiveram um crescimento significativo devido a seus preços acessíveis, disponibilidade e facilidade de operação. Esses benefícios de operabilidade levaram a sua introdução em muitas aplicações civis, incluindo vigilância, monitoramento remoto, operações de socorro, além do uso recreativo. Para aplicações críticas, uma plataforma realista de simulação de missão de UAV, incluindo modelos precisos para prever o alcance e a qualidade da comunicação entre o UAV e a estação terrestre, é de grande valia para garantir a eficácia e a segurança do voo. Nossos estudos mostraram que as plataformas de simulação são, em geral, simplificadas quanto aos modelos de comunicação. Neste artigo, propomos uma arquitetura de simulação baseada no SITL ArduPilot que introduz modelos de comunicação mais precisos.
Janela de Desfragmentação de Espectro em Redes SDM-EON
Authors: S. Júnior Paulo J. , Marotta Marcelo , Costa Lucas R. , Drummond André C.
Published: June 2023

A tecnologia de multiplexação por divisão de espaço (SDM) permite que a rede óptica elástica se torne uma candidata promissora para futuras redes ópticas. A SDM-EON se torna mais complexa com a introdução da dimensão espacial e a questão da fragmentação de espectro é mais preocupante comparada a EON tradicional. Para remediar a questão da fragmentação é proposto um algoritmo de desfragmentação do espectro com uma técnica de janela de segmentos de slots baseado em uma métrica que definimos para escolhas dos melhores fragmentos com menor esforço computacional. Resultados de simulação mostram que o algoritmo proposto pode alcançar melhor desempenho do que um algoritmo da literatura em termos de probabilidade de bloqueio e Fragmentação externa. Os resultados mostram que nossa proposta apresenta uma redução significativa da fragmentação do espectro e taxas de bloqueio de até 90%, e que o processo proativo de desfragmentação tem resultado consideravelmente melhor que o reativo.
Floresta de Decisão Distribuída: Um Sistema de Aprendizado de Máquina Colaborativo Par-a-Par para Detecção de Intrusão em Redes
Authors: Pereira Lucas Fauster Leite , Moraes Igor Monteiro , Mattos Diogo Menezes Ferrazani
Published: June 2023

Sistemas de Detecção de Intrusão de nova geração empregam aprendizado de máquina para treinar modelos de forma colaborativa. Os participantes compartilham apenas o modelo treinado localmente, mantendo os dados privados locais nos dispositivos. Este trabalho propõe um Sistema de Aprendizado de Máquina totalmente distribuído para a Detecção de Intrusão, baseado em uma topologia de comunicação par-a-par. A ideia central é o compartilhamento de um modelo de Árvore de Decisão, em que as árvores compartilhadas compõem uma Floresta de Decisão Distribuída. O trabalho simula e compara a proposta com um Sistema de Detecção de Intrusão Federado, com topologia de comunicação de servidor de parâmetros, utilizando como modelo de aprendizado a rede neural. As simulações realizadas mostram que o modelo de Floresta de Decisão Distribuída apresenta a mediana da acurácia em 79% com apenas uma rodada de agregação. O modelo de rede neural atingiu mediana de acurácia de 86%, porém em 10 rodadas de treinamento e agregação. Os resultados mostram que o modelo de Floresta de Decisão Distribuída dispõe de menor sobrecarga de processamento e maior privacidade sobre os dados para alcançar desempenho comparável à rede neural federada.
Implementação de Estratégias de Handover em um Ambiente de Simulação para Open RAN
Authors: Ferreira Gabriel de C. , Barreto Priscila Solís , Alchieri Eduardo A. P. , Carvalho Paulo H. P. de
Published: June 2023

A arquitetura Open RAN (O-RAN) promove a desagregação das Redes de Acesso de Rádio (RANs em inglês) através de interfaces não proprietárias e controladores inteligentes da RAN (RICs, em inglês). A O-RAN enfrenta vários desafios, principalmente relacionados às aplicações dos RICs que otimizam o desempenho da RAN. Neste artigo, apresentamos um estudo da arquitetura ORAN e uma proposta de mecanismo de handover (HO), elemento fundamental em redes móveis. O handover O-RAN foi adicionado ao simulador ns-3. Os resultados de simulação mostram que o HO pode ser gerido pelo RIC, sem prejudicar severamente o serviço. Alternativamente, há sobrecarga do canal de controle caso a célula dispare o HO e o RIC decida a célula de destino.
Sincronização Eficiente de CRDTs em Escala Utilizando uma Solução Hierárquica de Publish–Subscribe
Authors: Galesky Leonardo de Freitas , Rodrigues Luiz Antonio
Published: June 2023

Este estudo apresenta o VCube-Sync, um sistema que utiliza de uma topologia de hipercubos virtuais como base para replicação de um data-store baseado em Tipos de Dados Replicados e Livres de Conflitos - CRDT (Conflictfree Replicated Data Types). Os CRDTs podem garantir a consistência de forma determinística e livre de conflitos. Ao mesmo tempo, hipercubos já foram empregados anteriormente como rede de sobreposição estruturada para a distribuição de mensagens devido à tolerância a falhas e latência logarítmica, permitindo ainda o desenvolvimento de heurísticas de otimização baseadas no conhecimento da configuração da sobreposição. O protocolo de replicação apresentado neste estudo foi baseado no VCube-PS explorando sinergias entre sistemas publicação-subscrição e de replicação. O protocolo foi testado sob várias distribuições de carga e rede usando o testbed Grid5000, e os resultados foram comparados com os de outros protocolos de replicação de pesquisas recentes. Os resultados deste estudo mostram que o VCube-Sync fornece bons resultados em termos de latência, escalabilidade e uso de rede.
Investigando o Impacto de Amostras Adversárias na Detecção de Intrusões em um Sistema Ciberfísico
Authors: Silva Gabriel H. N. Espindola da , Miani Rodrigo Sanches , Zarpelão Bruno Bogaz
Published: June 2023

Neste artigo, investigamos o impacto que amostras adversárias causam em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado utilizados para detectar ataques em um sistema ciberfísico. O estudo leva em consideração o cenário onde um atacante consegue obter acesso a dados do sistema alvo que podem ser utilizados para o treinamento do modelo adversário. O objetivo do atacante é gerar amostras maliciosas utilizando aprendizado de máquina adversário para enganar os modelos implementados para detecção de intrusão. Foi observado através dos ataques FGSM (Fast Gradient Sign Method) e JSMA (Jacobian Saliency Map Attack) que o conhecimento prévio da arquitetura do algoritmo alvo pode levar a ataques mais severos, e que os algoritmos alvo testados sofrem diferentes impactos conforme se varia o volume de dados roubados pelo atacante. Por fim, o método FGSM produziu ataques com maior severidade média que o JSMA, mas o JSMA apresenta a vantagem de ser menos invasivo e, possivelmente, mais difícil de ser detectado.
Physical Layer-Aware Circuit Reallocation to Prevent Request Blocking in Elastic Optical Networks
Authors: Araújo Selles , Lacerda Jurandir , Fontinele Alexandre , Leão Érico , Reis Júnior José V. dos , Soares André
Published: June 2023

This paper proposes a new circuit reallocation algorithm that considers the effects of physical layer in transparent elastic optical networks, called Just One Circuit Reallocation (JOC).The JOC algorithm reallocates just one already established circuit to avoid the blocking of new circuit request due to impairments in the physical layer. The results of the JOC algorithm were compared to three other algorithms: Circuit Reallocation Strategy Physical Layer (CRS-PL), Circuit Reallocation for Block Reduction related to the QoT of the circuits (R-RQoT) and Make-Before-Break (MBBr). The reallocation algorithms are evaluated under the bandwidth blocking probability (BBP), circuit blocking probability (CBP) and the number of reallocated circuits (NRC) for USA and EON topologies. Besides, we also evaluated the performance of reallocation algorithms using Complete Sharing, K-Shortest Path Computation, Modified Dijkstra Paths Computation and K-Shortest Path with Reduction of QoTO to routing and spectrum assignment. Simulation results show that the proposed algorithm exhibits better performance than the CRS-PL, R-RQoT and MBBr algorithms with regard to BBP, PBC and NRC. In terms of BBP, our algorithm presented minimum reductions of approximately 65.36% e 55.6% for the USA and EON topology, respectively.
Aplicando Redes Neurais e Análise Temporal para Predição Adaptativa de Desempenho de Rede
Authors: Ribeiro Silvio E. S. B. , Menezes Rafael A. , Portela Ariel L. C. , Araújo Thelmo P. , Gomes Rafael L.
Published: June 2023

Serviços de monitoramento de rede são executados por diversas empresas e Provedores de Internet (ISPs), que fornecem resultados de testes regulares de desempenho, tais como vazão, perda, atraso, dentre outros. Estas medições auxiliam a conhecer o comportamento da rede, bem como obter informações para um planejamento estratégico. Contudo, estas ferramentas ainda precisam evoluir a fim de englobar atividades mais complexas, tal como predição do desempenho, principalmente dentro do contexto atual de demanda elástica. Dentro deste contexto, este artigo apresenta um modelo adaptativo de predição de desempenho de rede baseado em Redes Neurais e Análise de Séries Temporais, habilitando a identificação do desempenho futuro da rede em determinados períodos, de acordo com medições de rede passadas. Os experimentos realizados, usando dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), mostram que o modelo proposto consegue atingir altos níveis de acurácia na predição, bem como supera o uso dos modelos de predição existentes.
Análise de estratégias de multi-hop em protocolos baseados em aprendizagem de máquina não supervisionada
Authors: Pinheiro Diego Lima , Lima Júnior Otávio Alcântara de
Published: June 2023

Apesar de promissoras, as Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) possuem limitações energéticas que precisam ser resolvidas. O protocolo LEACH é uma das formas mais clássicas de reduzir o gasto de energia causado pela transmissão dos pacotes na rede. O uso do aprendizado de máquina não supervisionado é uma outra alternativa, que utiliza uma metodologia de clustering, assim como o LEACH, para organizar a rede em sub-redes. Ainda é possível melhorar ainda mais a eficiência energética dos nós, através do uso do multi-hop, que é uma técnica de encaminhamento de pacotes da rede que otimiza o gasto de energia, na qual, em uma RSSF, é possível utilizar duas estratégias distintas, o intra-cluster e o inter-cluster. Este artigo propõe a utilização do multi-hop em conjunto com protocolos baseados no LEACH que utilizam o K-means ou o K-medoids, realizando um estudo comparativo entre cada uma das variações possíveis dessas abordagens. O uso do multi-hop nos protocolos K-means e K-medoids gerou um aumento no tempo de vida da rede de até 24,48%.
Redução do Erro de Representação em Sensoriamento Compressivo com Modelos Generativos Usando Ajuste por Pivô
Authors: D. Sobrinho João V. , Alvarenga Igor D. , Campista Miguel Elias M.
Published: June 2023

A redução do volume de dados transmitidos é essencial para implementação de redes com dispositivos de baixo poder computacional e limitações de energia. Nesse sentido, o sensoriamento compressivo torna-se uma alternativa poderosa, já que passa ao nó servidor central a tarefa de maior complexidade computacional, em contraste ao esquema tradicional de compressão. Recentemente, uma combinação entre sensoriamento compressivo e modelos generativos foi desenvolvida, dando origem ao CSGM (Compres sive Sensing using Generative Models). Apesar do CSGM reduzir o erro de reconstrução, este introduz o chamado erro de representação. Para reduzir o erro de representação em CSGM, este trabalho introduz uma técnica baseada no retreinamento do modelo em tempo de descompressão. Dessa forma, a ex pansão do alcance do modelo generativo para incluir o sinal desejado torna-se possível. Os resultados mostram ganhos de desempenho na reconstrução do sinal de até 30% em comparação com as técnicas Deep Image Prior (DIP) e Wavelet Thresholding (WT), tradicionalmente utilizadas na literatura.
CAONS: Controle de Admissão On-line para RAN Slicing Baseado na Convergência de Comunicação e Computação
Authors: Lima Henrique V. , Correa Sand L. , Cardoso Kleber V.
Published: June 2023

A implantação das redes móveis 5G têm alavancado o Network Slicing (NS), uma tecnologia disruptiva, que pode fornecer recursos dedicados nos sistemas móveis, auxiliando na rentabilização da infraestrutura física e lógica. Contudo, NS cria novos desafios, como: o (1) gerenciamento dinâmico e flexível de recursos da Radio Access Network (RAN), (2) a integração harmoniosa dos serviços em Multi Access Edge Computing (MEC), e (3) admissão de novos inquilinos na rede. Neste trabalho, propomos um algoritmo de controle de admissão para NS ciente de recursos da RAN, que utiliza a técnica de overbooking para aumentar a utilização da infraestrutura, penalizando a operadora em caso de violações. Avaliamos o modelo proposto e comparamos com soluções conhecidas, utilizando dados de diferentes aplicações.
Uma Heurística para Ofuscação de Tráfego em Internet das Coisas
Authors: Gonçalves Francisco Thiago dos Santos , Pinheiro Antonio Janael , Souza Críston Pereira de , Bezerra Jeandro de Mesquita
Published: June 2023

O uso de tecnologias inteligentes está cada vez mais presente no cotidiano da população devido ao avanço da Internet das Coisas (IoT). Pesquisas demonstram que invasores podem utilizar estatísticas presentes em atributos do tráfego, como tamanho dos pacotes, para inferir informações sigilosas do usuário. Na literatura, diversas abordagens de preenchimento foram propostas para proteger a privacidade do usuário contra ataques baseados em análise de tráfego. As soluções propostas inserem dados redundantes na rede, o que pode causar atrasos e sobrecargas. Esse trabalho propõem uma heurística para preenchimento de pacotes com o objetivo de mitigar ataques baseados em análise de tráfego que utilizem o tamanho dos pacotes para inferir informações do usuário. Para balancear o trade-off entre privacidade e desempenho, a heurísitica tem o objetivo de minimizar a quantidade de bytes adicionados nos pacotes. O método de preenchimento desenvolvido obteve uma melhoria de até 90% no trade-off comparada com a abordagem similar.
DINT: A Dynamic Algorithm for In-band Network Telemetry
Authors: Brum Henrique B. , Santos Carlos R. P. dos , Ferreto Tiago C.
Published: June 2023

Network monitoring is fundamental for the correct and expected functioning of today’s large computer networks. In-band Network Telemetry (INT) has become one of the main tools for collecting network information in recent years. By piggybacking information using business packets, INT can deliver real-time network statistics to monitoring engines. However, INT’s fine granularity comes with a high network overhead cost. This paper focuses on balancing this trade-off between accurate monitoring and high telemetry overhead. To achieve it, we propose DINT, a Dynamic INT algorithm capable of adapting to different traffic patterns while keeping an accurate view of the network and reducing flooding it with redundant telemetry data. In our experiments, DINT presented higher adaptability compared to other techniques, providing a more accurate view of the network while requiring fewer telemetry data.
Posicionamento Lucrativo de Nós e Criação de Rotas de Baixo Custo na Rede Relâmpago
Authors: Camilo Gustavo F. , Rebello Gabriel Antonio F. , Souza Lucas Airam C. de , Campista Miguel Elias M. , Costa Luís Henrique M. K.
Published: June 2023

As redes de canais de pagamento (Payment Channel Networks - PCN) têm atingido sucesso ao substituir os lentos mecanismos de consenso global por acordos criptográficos locais entre nós participantes. Apesar do sucesso, as PCNs sofrem com os modelos atuais de posicionamento de novos nós participantes, que ignoram possíveis ganhos financeiros dos usuários e incentivam a centralização da rede. Este artigo apresenta um modelo de adição de novos nós à rede que cria conexões de alto retorno financeiro ao usuário e baixo custo de emissão de transações. O trabalho formula o problema da adição do nó à rede matematicamente e demonstra que o problema é NP-difícil. O modelo proposto permite ainda que usuários criem canais de longa duração. O artigo desenvolve uma heurística baseada em um algoritmo guloso para resolução do problema. A análise da heurística implementada mostra que a solução oferece recompensa até 3 vezes maior e custo 2 vezes menor que métodos tradicionais que priorizam nós de maior grau, maior centralidade ou PageRank.
A Federated Learning Approach for Authentication and User Identification based on Behavioral Biometrics
Authors: Veiga Rafael , Both Cristiano B. , Medeiros Iago , Rosário Denis , Cerqueira Eduardo
Published: June 2023

A smartphone can collect behavioral data without requiring additional actions on the user’s part and without the need for additional hardware. In an active or continuous user authentication process, information from integrated sensors, such as touch, and gyroscope, is used to monitor the user continuously. These sensors can capture behavioral (touch patterns, accelerometer) or physiological (fingerprint, face) data of the user naturally interacting with the device. However, transferring data from multiple users’ mobile devices to a server is not recommended due to user data privacy concerns. This paper introduces an Federated Learning (FL) approach to define a user’s biometric behavior pattern for continuous user identification and authentication. We also evaluate whether FL can be helpful in behavioral biometrics. Evaluation results compare CNNs in different epochs using FL and a centralized method with low chances of wrong predictions in user identification by the gyroscope.
Solução de Monitoramento e Conformidade de SLA Baseada em Blockchain para Fatiamento de Recursos
Authors: Celeiro Jeffson , Defremont André , Pinheiro Billy , Evaristo Bruno , Veloso Alan , Abelém Antônio , Pasquini Rafael
Published: June 2023

Este trabalho propõe um modelo de auditoria e conformidade de acordos de nível de serviço (SLA) baseado em blockchain para fatiamento de recursos de rede, a fim de oferecer um monitoramento transparente e distribuído. O modelo busca minimizar problemas de violação entre as entidades envolvidas no processo, visando construir uma relação de confiança entre provedores de recursos de rede em mercados distribuídos. Embora haja um custo computacional para executar o monitoramento de SLA, a adição dessa camada de conformidade pode trazer transparência ao negócio e evitar o consumo indevido de recursos, multas onerosas e danos à reputação.
Seleção de Características com Alta Quantidade de Informação para Sistemas de Detecção de Intrusão baseada no Conjunto de Dominância de Pareto
Authors: Barbosa Guilherme Nunes Nasseh , Mattos Diogo Menezes Ferrazani
Published: June 2023

A pandemia de COVID-19 impulsionou a mudança no perfil de uso da Internet, o que fomentou o aumento de ataques e novas ameaças a instituições, até então, pouco visadas. Nesse novo cenário, ferramentas de detecção e prevenção de ameaças tendem a ser substituídas por soluções baseadas em aprendizado de máquina, que exigem execução eficiente. Este artigo propõe um método eficiente para a seleção de características para o aprendizado de máquina, utilizando a fronteira de Pareto. A proposta minimiza a correlação de Pearson e a Informação Mútua entre pares de características selecionadas. As características dominantes selecionadas foram aplicadas a três modelos de aprendizado de máquinas para classificação de fluxos maliciosos. O método proposto apresentou eficiência quando comparado a outros métodos, pois permite utilizar menos características para atingir valores similares de acurácia, precisão e revocação, diminuindo o tempo de treinamento e validação.
MicroMon: Uma Plataforma baseada em Microsserviços para Coleta e Compartilhamento de Medições de Rede
Authors: Moura Alex , Sampaio Leobino , Fonseca Adrilene , Urbano Arthur , Menezes Denis , Monteiro Matheus , Maia Paulo H. M. , Gomes Rafael L.
Published: June 2023

A validação e desenvolvimento de novas pesquisas na área de redes demanda a construção de ambientes experimentais complexos e realistas, onde muitas áreas de pesquisa em rede necessitam analisar aspectos como desempenho, disponibilidade, segurança, engenharia de tráfego etc. A partir deste cenário surgiu a plataforma MicroMon como uma abordagem para dar suporte à coleta e disponibilização de dados medidos da rede de forma automatizada.
Advancing Network Monitoring and Operation with In-band Network Telemetry and Data Plane Programmability
Authors: Marques Jonatas A. , Gaspary Luciano Paschoal
Published: June 2023

Modern communication networks operate under high expectations on performance and resilience mainly due to the continuous proliferation of nonelastic highly-distributed applications. In this context, closely monitoring the state, behavior, and performance of networking devices and their traffic as well as quickly troubleshooting problems as they arise is essential for the operation of network infrastructures. In this thesis, we make several contributions — based on in-band network telemetry and data plane programmability — that advance the discipline of network monitoring and operation. We formalize telemetry orchestration problems, prove their NP-Completeness, and propose polynomial computing time heuristic to efficiently solve real instances of these problems. We also design a system that combines in-band telemetry and in-network computation to enable the highly accurate and fine-grained detection and diagnosis of service-level objective violations. Finally, we introduce an approach that is able to recover from network link and node failures at data-plane timescales via policy-optimal paths. We also discuss opportunities and challenges for adapting this approach for other time-sensitive network management tasks.
Um Algoritmo de Clusterização Espectral para Agrupamento Inteligente em Redes sem Fio Densas
Authors: Guedes Bruna T. , Passos Diego G. , Passos Fernanda G. O.
Published: June 2023

O mecanismo de Restricted Access Window (RAW) foi introduzido pelo IEEE 802.11ah para melhorar o desempenho das Redes Sem Fio Densas (ou Dense Wireless Networks, DWN). O RAW restringe o número de estações que podem acessar o canal, separando-as em grupos. Este trabalho propôs duas estratégias de agrupamento para formação dos grupos RAW, com o objetivo principal de diminuir os terminais ocultos dentro de cada grupo, aumentando o desempenho da DWN. A primeira estratégia utiliza o K-Means assumindo a disponibilidade da posição geográfica das estações, enquanto a segunda relaxa esta hipótese e utiliza o agrupamento espectral sobre a informação de Received Signal Strength Indicator (RSSI). Simulações extensivas indicam que as estratégias propostas superam significativamente o agrupamento padrão do IEEE 802.11ah e o algoritmo Hidden Matrix-based Regrouping (HMR) em termos de taxa de colisão, vazão e atraso.
Dynamic allocation of microservices for virtual reality content delivery to provide quality of experience support in a fog computing architecture
Authors: Alencar Derian , Oliveira Helder , Rosário Denis
Published: June 2023

Virtual Reality (VR) content is gaining popularity, demanding solutions for its efficient distribution over the Internet. Microservices present an ideal model for deploying services at different levels of a Fog computing architecture for managing traffic and provide Quality of Experience (QoE) guarantees to VR content. However, it is crucial to efficiently find the fog node to allocate the microservices, which directly impact the QoE of VR services. This paper proposes INFORMER, an integer linear programming model aiming to optimize the placement of caching services according to delay, migration time, and resource utilization rate. Based on the insights from INFORMER, the paper presents Fog4VR, a mechanism for the dynamic allocation of content based on a heterogeneous microservice architecture. Results obtained with INFORMER serve as a baseline to evaluate Fog4VR on different scenarios using a simulation environment. Results demonstrate the efficiency of Fog4VR compared to existing mechanisms in terms of cost, migration time, fairness index, and QoE.
Resource Allocation for Long Range Wide-Area Network
Authors: Lima Eduardo , Cerqueira Eduardo , Oliveira Helder
Published: June 2023

People in smart cities tend to be constantly connected, and wireless connection technologies have become necessary in their routines. The Long Range Wide-Area Network protocol provides a resource allocation mechanism called Adaptive Data Rate that allocates the transmission parameters to increase scalability and reduce the devices’ power consumption. However, ADR prioritizes scalability at the cost of low reliability. In this paper, we propose the PRA and APRA resource allocation mechanisms. Both aims to hierarchy ensure better performance for devices in Long Range networks. While PRA aims to reduce transmission delay and power consumption, APRA reduces packet loss and power consumption while increasing the devices’ battery life. The results showed that the PRA mechanism reduced the ToA and power consumption of high-priority devices by up to 85%. APRA increased up to 5% in packet delivery and 85% in energy savings. Furthermore, APRA’s transmission power allocation mechanism has increased the device’s battery life by up to 28 years.
PathsViewer: Uma Interface para Exploração de Dados Espaço-Temporais
Authors: Simas Arthur J. , Melo William Q. , Guimarães Leonardo H. , Rothenberg Christian E.
Published: June 2023

Dados espaço-temporais representam a ocupação de objetos no espaço em um dado instante de tempo. Uma interface para visualização desse tipo de dado é fundamental na análise de padrões de movimentos e no monitoramento de objetos. No entanto, apesar do grande interesse em pesquisas nesse tipo de dado, existem poucas ferramentas para visualização de trajetórias de objetos. Neste sentido, esse artigo propõe o PathsViewer, uma ferramenta para visualização de dados espaço-temporais. Para avaliar a ferramenta proposta, foram utilizados conjuntos de dados de diferentes fontes, como traces de 5G georeferenciados, e trajetórias de veículos.
Resilient Routing for SDM-EON as a Crucial Enabler for the New Traffic Generation
Authors: Lopes Rafael S. , Oliveira Helder M. N. S.
Published: June 2023

The introduction of new technologies and applications connected to the Internet has demonstrated the inability of current photonic networks to provide resources for the next-generation Internet. One of the main proposals to deal with this problem today is space-division multiplexing elastic optical networks. However, to transport the massive amount of data that is being generated today, these backbone networks should provide efficient resilience mechanisms. In this way, this Course Completion Work contributes efficient and reliable solutions to meet the future rapid growth of Internet traffic. The proposed solutions were extensively compared with related work on performance measurement metrics. The evaluation results show that the proposed solutions are efficient, boosting the latest generation optical networks.
PIPA: Uma solução integradora de políticas de controle de acesso a recursos e de gerenciamento de identidades
Authors: Oliveira Júnia Maísa , Ferraz Emanuela , Oliveira Vinícius Rodrigues , Macedo Daniel Fernandes , Nogueira José Marcos
Published: June 2023

Este trabalho apresenta uma ferramenta integradora sistemas de controle de acesso a recursos e gerenciamento de identidades denominada PIPA - Plataforma Integrada de Políticas de Acesso - para um ambiente computacional composto de uma variedade de sistemas e aplicações com restrições de acesso. Cada sistema em um ambiente computacional complexo, como o big data, possui uma forma de associar políticas de acesso aos usuários, o que pode ser dispendioso para o administrador de sistema; no caso, o administrador precisa acessar cada um dos sistemas para atribuir políticas para cada usuário, uma tarefa trabalhosa e sujeita a erros quando a quantidade de aplicações e usuários é grande. O PIPA é uma solução para o problema de gerenciamento de políticas de acesso em ambientes computacionais que possuem diversos sistemas e serviços, como máquinas virtuais, sistemas operacionais, páginas web, nuvem, entre outros. Com o PIPA, o administrador do sistema realiza o gerenciamento de políticas de forma integrada, com uma única ferramenta. A ferramenta, já desenvolvida em sua primeira versão, encontra-se em teste e já mostra que pode ser efetiva em um ambiente de produção.
Engenharia de Sinais Precoces de Alerta Para a Predição de Ataques DDoS
Authors: Neira Anderson B. de , Borges Ligia F. , Araújo Alex M. de , Nogueira Michele
Published: June 2023

A rápida escalada dos ataques de negação de serviço distribuído (DDoS) requer sua predição. Grandes volumes de tráfego de ataques limitam o tempo disponível para detê-los. Os atacantes escondem suas ações da detecção com o objetivo de aumentar seus danos. Portanto, é essencial predizer os sinais da preparação dos ataques. Este trabalho apresenta a abordagem Engenharia de Sinais Precoces de Alerta (ESPA). ESPA gera características que possam indicar a preparação do ataque no tráfego de rede baseado na teoria dos sinais precoces de alerta. A partir da indicação é possível detê-los antecipadamente. A abordagem ESPA permite a predição de um ataque DDoS 30 minutos antes do seu início efetivo.
Uma Arquitetura de Rede Neural com Auxílio da Nuvem para Dispositivos Computacionalmente Limitados
Authors: Medeiros Caio Gevegir Miguel , Cruz Pedro , Couto Rodrigo de Souza
Published: June 2023

A execução de redes neurais profundas (Deep Neural Networks – DNNs) pode ser inviável em dispositivos de baixo poder computacional. Este trabalho propõe um modelo de rede neural otimizado para esses dispositivos, ao custo de uma menor acurácia, mas auxiliado por uma DNN na nuvem caso a inferência não atinja um determinado valor de confiança. Experimentos com dígitos escritos à mão mostram que o modelo ocupa baixa quantidade de memória, além de possuir tempo de treinamento e de inferência menores quando comparado a uma DNN conhecida. Adicionalmente, a estratégia de realizar a inferência local antes de consultar a nuvem reduziu o tempo médio de inferência em pelo menos quatro vezes, com uma acurácia de 96%.
Automated Social Engineering Attacks using ChatBots on Professional Social Networks
Authors: Ariza Maurício , Azambuja Antonio João Gonçalves de , Nobre Jéferson Campos , Granville Lisandro Zambenedetti
Published: June 2023

The growth of the internet and social networks has intensified human interactions, raising the risk of cyberattacks. Social Engineering targets those human relationships in the cyber environment, using technology as a support to exploit natural human failures. Research has shown the capacity of Social Engineering attacks, however, there are few papers focusing on the evolution and trust of ChatBots and automation as a support for those attacks. This paper presents an analysis of the capacity of professional social networks to detect and block automated Social Engineering threats to their users. The approach developed allowed us to identify the characteristics of the trust relationship between the user, the social network, and the ChatBot resulting from the established interaction, and failures on the part of social networks to identify and block this kind of behavior. To this end, an automated Social Engineering bot was developed. The analysis and discussion of the results allow demonstration of the security vulnerabilities present in professional networks and in building the user’s trust relationship with the ChatBot.
RESISTING: Um Novo Mecanismo de Fast-Reroute com Distribuição de Pacotes em Switches Programáveis P4
Authors: Lima Daniel B. de , Vogt Francisco G. , Silva Alan T. da , Rothenberg Christian E.
Published: June 2023

Os mecanismos de Fast-Reroute (FRR) operam na recuperação de falhas em diversas arquiteturas de redes, prevenindo a degradação dos fluxos de pacotes das aplicações. Os trabalhos que suportam mecanismos de FRR na arquitetura de switches programáveis na linguagem Programming Protocol-independent Packet Processor (P4) aplicam uma abordagem de recuperação de falhas sem considerar um método de distribuição de fluxos de pacotes. Deste modo, essas soluções não contribuem para um uso eficiente dos recursos de banda, que pode causar sobrecarga nos links durante a recuperação de cenários drásticos de falhas. O presente trabalho propõe RESISTING como um novo mecanismo de FRR Equal-Cost Multi-Path (ECMP) para switches programáveis em P4, oferecendo balanceamento dos fluxos de pacotes durante a recuperação de falhas. O mecanismo de recuperação proposto é comparado ao Primitive for Reconfigurable Fast Reroute (PURR) – mecanismo considerado o estado da arte – durante os eventos de uma, duas e três falhas. Os resultados mostram que o método proposto não apresenta perda de fluxos de pacotes durante a avaliação experimental, ao passo que o PURR apresenta perdas a partir de duas falhas simultâneas.
Inferência da qualidade do serviço em enlaces de rede através de um método baseado em aprendizado federado
Authors: Silva Nicolas A. Alves da , Campos Carlos A. Vieira , Lucena Sidney C. de
Published: June 2023

A crescente demanda de acesso à Internet acarreta no aumento da demanda por melhorias nas infraestruturas das redes provedoras de Internet e redes de pontos de acesso móvel, e a complexidade deste novo cenário motiva o uso de técnicas de aprendizado de máquina para monitoramento e gerenciamento de redes. Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado federado para inferir a qualidade de serviço na rede. Como entrada deste modelo, são usadas matrizes de tráfego contendo medidas coletadas nos próprios nós de origem. Utilizando criptografia homomórfica, os nós de origem mantêm a privacidade dos seus dados de medição, prevenindo-os de ataques de vazamento de informação durante o processo de treinamento. Resultados dos experimentos realizados apontam que o método proposto superou o aprendizado de máquina centralizado em termos de desempenho, e com um menor número de rodadas até a convergência do modelo.
Avaliação de Desempenho de uma Arquitetura de Sistema de Monitoramento de Pacientes em Hospitais Inteligentes com Fontes de Dados Interna e Externa
Authors: Rocha Francisco M. S. , Santos Lucas Vinícius S. dos , Silva Francisco Airton
Published: June 2023

A variedade de tipos de sensores para monitoramento de saúde ajuda na tomada de decisão por profissionais da área. Para determinados quadros clínicos é interessante o monitoramento da saúde do paciente pós alta. Dispositivos vestíveis de monitoramento de saúde (como smartwatches) podem ser utilizados para enviar dados para o hospital. No entanto, para o monitoramento de um grande número de pacientes (externos e internos), é necessária uma infraestrutura computacional resiliente e de alto desempenho. Tais características exigem equipamentos de alto custo monetário. Para ajudar a planejar tal infraestrutura, este artigo apresenta um modelo SPN (Stochastic Petri Network) para avaliação de desempenho de uma arquitetura de sistema hospitalar multicamadas (edge-fog-cloud). O modelo permite avaliar o tempo médio de resposta (MRT), nível de utilização de recursos (U) e probabilidade de perda de dados (DP). Uma característica bem específica é considerar duas fontes de dados (interna e externa). Como estudo de caso foi analisado o impacto da variação do número de contêineres (de 5 à 100) para processamento simultâneo na nuvem. O resultado mostrou-se semelhante com capacidades 50, 75 e 100 contêineres, com MRT abaixo de 25 segundos. Para a capacidade 5 e 25 contêineres, o MRT passou de 150 segundos.
GPU Acceleration of Clustering Meta-feature Extraction using RAPIDS
Authors: Silva Lucas L. , Franco Ricardo , Carvalho André , Martins Wellington
Published: June 2023

Although machine learning algorithms have been successful when applied to several tasks, the selection of the most suitable for a given dataset is not straightforward. The recommendation of machine learning algorithms can be automated through the use of meta-learning, but this requires efficient methods for the characterizations of datasets, i.e. meta-features extraction. In this work we propose to accelerate the extraction of clustering-based meta-features on GPUs, taking advantage of the optimized libraries and API from the RAPIDS framework. We parallelized a well-known meta-feature extraction tool (MFE) via RAPIDS to accelerate the clustering meta-features extraction process. Our experiment shows that significantly less time is required to complete the extraction, up to 10x faster than the MFE implementation. These results are promising and suggest greater feasibility for large-scale experiments involving meta-learning.
Avante e a todo vapor, analisando uma década de WPerformance e desempenho computacional no CSBC
Authors: Carvalho Luiz Paulo , Lima Filho Silas , Brandão Michele A. , Oliveira Jonice , Santoro Flávia Maria , Silva Mônica Ferreira da
Published: June 2023

O CSBC é o maior evento científico dedicado à computação da América Latina e trata dos rumos da área no país. No WPerformance a avaliação de desempenho de sistemas computacionais e de comunicação é investigada desde 2002. Em uma análise meta-científica da última década se observa uma baixa reincidência de autorias, uma maioria masculina nas autorias e uma comunidade com rica conexão institucional, concentrada na região Sudeste.
Avaliação de Estratégias de Quarentena e Vacinação em Epidemias em Redes
Authors: Coelho Thiago Henrique Neves , Figueiredo Daniel Ratton
Published: June 2023

Uma epidemia é caracterizada por uma doença transitória que infecta grande parte de uma população local, tratando-se de uma pandemia quando a disseminação é global. Diversos fatores influenciam o impacto de uma epidemia, incluindo a quarentena (isolamento) e vacinação (imunização) de parte da população. O objetivo deste trabalho é avaliar diferentes cenários de quarentena e vacinação em epidemias que se desenrolam em redes, observando ainda o papel da estrutura da rede. Através da simulação de um modelo epidêmico clássico em redes diferentes, quantificamos o avanço da epidemia ao longo do tempo em diferentes cenários de contenção, apresentando uma discussão qualitativa dos resultados. Um dos mais interessantes mostra que quarentenas mais curtas com maior adesão da população são mais eficazes na redução do pico de infectados do que quarentenas mais longas com menor adesão.
FedWS: Uma Nova Abordagem para Aprendizado Federado usando Dados Heterogêneos
Authors: Vieira Flávio , Campos Carlos Alberto V.
Published: June 2023

Drones suportam diversos tipos de aplicações envolvendo Sistemas Inteligentes de Transporte que visam entregar serviços seguros, sustentáveis e autônomos. Para isso, o Aprendizado Federado (Federated Learning - FL) provê aprendizado de máquina distribuído e privacidade para esses serviços. Entretanto, FL pode ser afetado negativamente pela heterogeneidade dos dados dos clientes. Neste artigo, é proposta uma técnica de FL para dados heterogêneos que suaviza localmente os pesos das camadas convolucionais de uma rede neural, com o objetivo de melhorar o resultado das rodadas de aprendizado. Os resultados mostram que a técnica proposta obteve uma acurácia com 3% à 6% superior e uma redução no custo de comunicação de 25% à 50% comparado as outras técnicas em tarefas de classificação de imagens no dataset EuroSAT.
Análise Prática da Técnica de Aprendizado Federado Aplicada a Dispositivos da Internet das Coisas
Authors: Barbosa Guilherme Nunes Nasseh , Mattos Diogo Menezes Ferrazani
Published: June 2023

O número de dispositivos da (Internet of Things - IoT) cresceu exponencialmente nos últimos anos, resultando em uma grande massa de dados útil para aplicações de aprendizado de máquina. Tradicionalmente, os modelos de aprendizado de máquina exigem coleta e processamento de dados centralizados, o que não é viável no cenário IoT, devido à alta densidade e às crescentes preocupações com a privacidade dos dados. O Aprendizado Federado é uma tendência nesse cenário, pois permite o treinamento colaborativo de modelos em dispositivos IoT, distribuído e sem a necessidade de compartilhamento de dados. Este artigo propõe e avalia o desempenho de um arcabouço de aprendizado federado para dispositivos IoT. O arcabouço proposto e avaliado emprega uma topologia de servidor de parâmetros. A análise de desempenho é executada sobre uma rede de testes composta por dispositivos IoT equipados com processadores ARM e limitados a 2GB de RAM. Os experimentos foram executados sobre um conjunto de dados não identicamente distribuído e com dados dependentes (non-IID). Os resultados mostram que o modelo global federado alcança acurácia 0.6, com quatro clientes e 10 rodadas de agregação, independentemente das épocas de treinamento locais.
Akvadukty v antickom Grécku (6.–2. storočie pred Kr.)
Authors: Lindáková Simona
Published: June 2023

Článok pojednáva o zásobovaní a distribúcií vody, prostredníctvom akvaduktov postavených v antickom Grécku v období od 6. do 2. storočia pred Kr. Rozoberaná je v ňom definícia akvaduktu, jeho pôvod a počiatky, prenos technológií na grécku pevninu, a predovšetkým jeho chronologický vývoj v archaickom až helenistickom období. Tento článok je zameraný na ich charakteristiku, dôvody, ktoré zapríčinili ich výstavbu a používanie, ale i na spôsob, akým boli postavené, či aký materiál a technológie boli pri tom použité. Osobitná pozornosť je tiež venovaná spoločným a odlišným znakom medzi akvaduktmi v rôznych časových obdobiach, a pre porovnanie, aj gréckym akvaduktom nachádzajúcim sa v Malej Ázii. Následné zistenia tak umožňujú vytvoriť prehľad gréckych akvaduktov v daných časových obdobiach. Intenzívnu výstavbu možno vidieť v archaickom období, naproti klasickému, kedy ich bolo postavených menej, a to kvôli pretrvávajúcemu používaniu starších akvaduktov. Rozmach v ich budovaní však opäť nastáva v helenistickom období, práve vďaka rozvoju nových technológií.
Analizando el instrumento de recolección de datos para una tesis doctoral de temática archivística:
Authors: Frasson Martendal Fernanda
Published: June 2023

Este estudio se dedica a exponer e indagar sobre la confección de la guía de entrevista, como instrumento de recolección de datos, dirigido a la aplicación en tesis doctoral. Dicho trabajo de investigación se encuentra ubicado en la temática “La comprensión de los procesos de difusión archivística en los archivos históricos escolares de los Institutos de Educación Superior de la ciudad de Resistencia (Chaco)” y se considera que la entrevista es el instrumento iniciador del proceso de recopilación de informaciones relevantes sobre el foco de la investigación, los archivos de tres Institutos de Educación Superior de gestión pública, de la ciudad de Resistencia (Chaco). En cuanto a su metodología, se enfoca en el proceso de concepción de la guía de entrevista, la aplicación de su prueba piloto y los cambios ya realizados en la misma, demostrando el proceso de ordenación de las temáticas relacionadas, de suorganización y reordenación, analizando las sugerencias al instrumento. Como consideraciones finales, se identifica que el cuerpo muestral de la investigación marco es el que define cada segmento de la guía de entrevista y la temática abordada es lo que marca el camino de cada pregunta.
BENFORD YASASI VE BENEISH MODEL İLE MUHASEBE MANİPÜLASYONUNUN BELİRLENMESİ: AMPİRİK BİR UYGULAMA
Authors: CAN Esin Nesrin , ÖZARI Çiğdem
Published: June 2023

Bu çalışmanın ana amacı Benford Yasası’ndan ve Beneish Modelinden yararlanılarak olası finansal hilenin/hatanın ve/veya muhasebe manipülasyonunun gerçekleşip gerçekleşmediğini tespit etmek ve bu tespitin bu modeller yardımıyla doğru zamanda tespit edilip edilemeyeceğini belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda iflası açıklanmış Borsa İstanbul’da faaliyet göstermiş bir şirketin (ABC) açıklanan son beş yıllık verisinden yararlanılmıştır. Çalışmada değerlendirilen iki model, ABC şirketinin son beş yıllık veri setinde olası manipülasyon tespit edilmesi sebebiyle, uygun zamanı belirleme kabiliyetini doğru bir şekilde ele almakta sınırlı kalmıştır. İki model arasında benzer sonuçlar elde edilmiştir.
Education Mind, Volume 2, Issue 1
Authors: Akman Emrah
Published: June 2023

Education Mind, Volume 2, Issue 1