SBRC – Projeto ICoNIoT

Workshop do ICoNIoT aconteceu no último dia 27 no SBRC 2026

O 44º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2026) foi realizado em Praia do Forte, na Bahia, entre os dias 25 e 29 de maio de 2026. No dia 27, tivemos o workshop do nosso INCT ICoNIoT.

A reunião, liderada por Eduardo Cerqueira (UFPA), contou com a participação do keynote speaker Torsten Braun, da Universidade de Berna, além dos pesquisadores do ICoNIoT Carlos Kamienski (UFABC), Flavia Delicato (UFF), Marcelo Fernandes (UFRN), Allan Souza (UNICAMP), Everton Cavalcante (UFRN), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), Edmundo Madeira (UNICAMP), Rafael Lopes (UECE), Augusto Neto (UFRN) e Carlos Trujillo (UNICAMP).

Na ocasião, foram apresentados os avanços nos projetos e abertos novos espaços para colaborações.

Foi um momento de grande sucesso para o nosso INCT. Confira o vídeo!

SBRC 2026 com muitos motivos de comemoração para o ICoNIoT

O 44º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2026) foi realizado em Praia do Forte, na Bahia, entre os
dias 25 e 29 de maio de 2026. Além de termos obtido grande sucesso com a realização do nosso workshop, estamos celebrado também várias conquistas de nossa equipe:

. O artigo *Agente VAMOS! Planejamento de Rotas Veiculares Cientes de
Contexto Semântico com Agentes de LLM* de autoria de Carnot Braun,
Daniel Ludovico Guidoni, Eduardo Coelho Cerqueira, Joahannes Bruno Dias
da Costa, Leandro Villas, Allan Mariano de Souza, recebeu Menção Honrosa
na Trilha Principal do SBRC 2026.

. A tese de doutorado intitulada *”Técnicas de Gerenciamento de Sobrecarga
e Alocação de Recursos para Comunicação Massiva do Tipo Máquina em Redes de Acesso 3GPP”* de autoria de Tiago Pedroso (UNICAMP), e orientada pelo Prof. Nelson Fonseca (UNICAMP, e coordenador geral do ICoNIoT) recebeu menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do SBRC 2026.

. A dissertação de mestrado intitulada *”Detecção de Colisões e
Priorização no Acesso Aleatório mMTC Inteligentes em Redes Celulares
IoT”*, de autoria de Giancarlo Maldonado Cardenas, e orientada pelos
professores Nelson L.S. da Fonseca e Carlos A. Astudillo, foi agraciada
com menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do SBRC 2026.

. O artigo “Controle Seguro e Evasão de Colisões em Tráfego Denso de
Drones via Aprendizado por Reforço”, de Henrique J. Felisardo dos
Santos, Israel da Silva Barros, Luiz Fernando Bittencourt, Carlos
Kamienski e Fabíola M. C. de Oliveira, recebeu menção honrosa no Workshop de Computação Urbana (CoUrb).

. O artigo *”Self-Supervised Learning for Early Preamble Collision
Detection in Cellular IoT Networks”*, de autoria de Daniela M.
Casas-Velasco, Diogo Maciel Cunha, Marco Aurelio Guerra Pedroso,
Giancarlo Maldonado Cardenas, Carlos Alberto Astudillo Trujillo e Nelson
Fonseca, recebeu menção honrosa no I Workshop de Inteligência
Artificial para Redes de Computadores (WIARC) do SBRC 2026.

. O artigo “A Performance Comparison of Authentication and Authorization Patterns for Microservices Applications”, de Rafael Freitas Cardoso (UFRGS) e Jeferson Campos Nobre (UFRGS), recebeu menção honrosa no WGRS – XXXI Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços do SBRC 2026.

Conheça o projeto ‘Agente K-alibra: Estratégia para Seleção de K-Clientes em Aprendizado Federado autônoma’

O Agente K-alibra é um orquestrador baseado em Modelos de Linguagem (LM) projetado para ajustar dinamicamente o número de clientes () participantes em cada rodada de Aprendizado Federado (FL).Ele foi criado para superar a rigidez de algoritmos estáticos tradicionais, que geralmente utilizam um número fixo de clientes, o que pode resultar em ineficiência ou sobrecarga de rede.

O projeto foi desenvolvido a partir de uma parceria de pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), da Universidade Federal do Pará (UFPA) e da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) que fazem parte do ICoNIoT. São eles: Rafael O. Jarczewski (UNICAMP), Eduardo Cerqueira (UFPA), Antonio Loureiro (UFMG) , Leandro A. Villas (UNICAMP) e Allan de Souza (UNICAMP). Ele está publicado nos anais do SBRC 2026, e pode ser lido na íntegra aqui.

O Aprendizado Federado (FL) é uma maneira de treinar inteligência artificial de forma segura, já que os dados de cada pessoa ficam protegidos em seus próprios aparelhos, sem precisar serem enviados para uma central. O problema é que esse processo costuma gastar muita internet e fica difícil de gerenciar quando há muitos usuários.

Atualmente, para tentar resolver isso, os sistemas escolhem quais aparelhos vão participar do treino. Porém, esses sistemas são “teimosos”: eles costumam usar sempre a mesma quantidade de aparelhos, sem mudar esse número conforme a necessidade do momento. Isso faz com que o processo gaste recursos desnecessários ou demore para aprender.

Para acabar com essa rigidez, foi criado o K-Agent. Ele funciona como um “chefe” inteligente (usando modelos de linguagem, parecidos com o que há por trás de chats de IA) que decide dinamicamente quantos aparelhos devem participar em cada etapa.Ele trabalha em três passos:

Percebe como está a situação atual do treino.
Raciocina para encontrar a melhor estratégia.
Age, definindo o número ideal de participantes.

Os testes mostraram que o K-Agent é muito eficiente: ele consegue economizar entre 44,4% e 59% do uso da internet em comparação com os métodos tradicionais, mantendo o aprendizado estável e de alta qualidade.

Além disso, ele consegue explicar o porquê de suas decisões, tornando o sistema mais transparente para os desenvolvedores.

Conheça o Agente VAMOS – Vehicular Agent for Multi-objective Optimization and Semantics

Fruto da colaboração de pesquisadores do ICoNIoT de quatro universidades brasileiras, o projeto é um dos indicados para o prêmio de Best Paper no SBRC 2026

O projeto Agente VAMOS! Planejamento de Rotas Veiculares Cientes de Contexto Semântico com Agentes de LLM é resultado da colaboração dos pesquisadores Carnot Braun (Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP), Daniel L. Guidoni (Universidade Federal de Ouro Preto – UFOP), Eduardo Cerqueira (Universidade Federal do Pará – UFPA), Joahannes B. D. da Costa (Universidade Federal de São Paulo – UNIFESP), Leandro Villas (UNICAMP) e Allan M. Souza (UNICAMP).

O agente desenvolvido pela equipe, intitulado VAMOS (Vehicular Agent for Multi-objective Optimization and Semantics), funciona como um sistema inteligente capaz de formular trajetos personalizados ao interpretar o contexto ambiental e as prioridades individuais de cada usuário. Ele vem superar sistemas de navegação tradicionais, que priorizam a eficiência métrica, como tempo e distância, mas falham na interpretação de intenções humanas mais complexas e dependentes de contexto.

Diferente dos navegadores convencionais, esse agente utiliza um LLM – Large Language Model – para sugerir paradas estratégicas, como postos de gasolina ou mercados, baseando-se no aprendizado contínuo sobre o perfil do viajante. O diferencial da tecnologia reside na sua capacidade de processar informações complexas para otimizar rotas sem a necessidade de comandos geográficos excessivamente específicos.

O projeto enfrenta o desafio técnico de equilibrar o processamento robusto em servidores externos com a viabilidade de rodar modelos menores diretamente em dispositivos móveis.

Leia o trabalho dos pesquisadores publicado nos anais do SBRC 2026

Prof. Edmundo Roberto Mauro Madeira (UNICAMP) escolhido para receber o Prêmio Destaque SBRC em 2026

A entrega do Prêmio Destaque SBRC – Prof. Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte ocorrerá durante a Cerimônia de Abertura do SBRC 2026, a ser realizada no dia 26/05/2026 na Praia do Forte, na Bahia.

Reconhecimento

O nome do Prof. Edmundo foi escolhido por uma Comissão de Seleção composta pelas pessoas agraciadas com o mesmo prêmio nos últimos cinco anos, em reconhecimento a toda a sua trajetória e às contribuições à comunidade científica brasileira nas áreas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.

Sobre o prêmio

O prêmio Destaque SBRC foi criado em 2012, como parte das comemorações dos trinta anos do SBRC, e tem como objetivo homenagear pessoas da comunidade do SBRC que se distinguiram ao longo de suas vidas por suas contribuições científicas nas áreas de redes de computadores e sistemas distribuídos, por seus engajamentos em atividades do SBRC e/ou por serviços prestados em benefício da comunidade brasileira de redes e sistemas distribuídos.

Em 2022, o prêmio destaque passou a se chamar Prêmio Destaque SBRC Prof. Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte. Otto era graduado em Engenharia Eletrônica pela UFRJ e tinha mestrado em Engenharia Elétrica pela Coppe/UFRJ e doutorado em Teleinformática na Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), em Paris, França. Tornou-se Professor Titular da UFRJ em 2003. Ele era reconhecido como bolsista de produtividade nível 1A do CNPq e como Cientista do Nosso Estado do Rio de Janeiro. Orientou 17 teses de doutorado, 55 dissertações de mestrado e mais de 180 trabalhos de iniciação científica. Ele teve mais de 350 artigos publicados em revistas e congressos com revisão.

Trajetória do homenageado deste ano

O Prof. Edmundo é atualmente Professor Titular do Instituto de Computação da UNICAMP, universidade na qual concluiu seu Doutorado em Engenharia Elétrica em 1991. No INCT ICoNIoT, é coordenador da linha temática Redes Veiculares. Possui uma vasta produção científica nas áreas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, com mais de 6.000 citações, abrangendo temas críticos como gerência de redes, computação em nuvem e virtualização de redes. Sua reputação acadêmica foi reconhecida pelo Prêmio Zeferino Vaz de Reconhecimento Acadêmico da UNICAMP em 2004, e sua atuação inclui ainda a coordenação de projetos de pesquisa de relevância nacional e a articulação em diversas redes de pesquisa no País, a exemplo dos Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia (INCTs).

O Prof. Edmundo possui atuação destacada na organização e estruturação do SBRC, o principal evento da área no Brasil, tendo contribuído diretamente para a qualidade técnica e científica do Simpósio ao longo de diversas edições. Na docência, contribui fortemente para a formação de recursos humanos de alto nível e na mentoria de jovens pesquisadores. Além da docência, atua ativamente na comunidade científica, sendo membro do Corpo Editorial do Journal of Network and Systems Management (JNSM), da Springer.

Confira a programação do nosso workshop no SBRC 2026

O workshop do ICoNIoT no SBRC será realizado no dia 27 de maio e contará com palestra especial do keynote Torsten Braun iniciando às 10h30. Confira na tabela abaixo os horários definidos para cada linha temática de pesquisa e os pesquisadores que irão apresentar:

Hora	Tema
10:15 – 10:30	Abertura
10:30 – 11:00	Keynote Dr. Tortsten Braun – “Energy-efficient Federated Transfer Learning for Privacy-Preserving Energy-Usage Forecasting”
11:00 – 11:15	IoT – Dr. Flavia Delicato
11:15 – 11:30	Saúde Digital – Dr. Debora Christina Muchaluat Saade
11:30 – 11:45	Inteligência Artificial – Dr. Allan Mariano
12:00 – 14:00	Almoço livre
14:00 – 14:15	Cidades Inteligentes – Dr. Nélio Cacho
14:15 – 14:30	Computação na Borda – Dr. Luiz Bittencourt
14:30 – 14:45	Segurança – Dr. Michele Nogueira Lima
14:45 – 15:00	Redes Veiculares – Dr. Edmundo Madeira
15:00 – 15:25	Redes Ópticas – Dr. Hélder May Oliveira
15:25 – 15:30	Escola São Paulo de Ciência Avançada e Encerramento

Diversos pesquisadores do ICoNIoT entre os finalistas no Concurso de Teses e Dissertações do SBRC

Diversos pesquisadores do INCT ICoNIoT estão entre os finalistas do concurso de Teses e Dissertações do SBRC 2026 como autores e como orientadores dos trabalhos.

As apresentações dos finalistas serão realizadas no dia 25 de maio das 15h50 às 17h35 (Mestrado) e no dia 26 de maio das 10h15 às 12h e das 15h50 às 17h35 (Doutorado), em locais ainda a serem definidos pela programação do SBRC.

Na categoria MESTRADO, todos os pesquisadores orientadores dos trabalhos são do ICoNIoT:

Advanced Techniques for Resource Allocation and Routing in SDM-EONs. Ramon Alves Oliveira (UFPA), Denis Rosário (Federal University of Para), Helder Oliveira (USP)
Availability and Performance Evaluation of Vehicular Ad Hoc Networks. Luis Guilherme Silva (UFPI), Francisco Airton Silva (UFPI)
Detecção de Colisões e Priorização no Acesso Aleatório mMTC Inteligentes em Redes Celulares IoT. Giancarlo Maldonado Cardenas (UNICAMP), Nelson Fonseca (UNICAMP), Carlos A. Astudillo (State University of Campinas)
Efficient Traffic Allocation Algorithms for Enhancing Data Center Performance in Elastic Optical Networks with Space Division Multiplexing. Adriel Rodrigues (USP), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA), Helder Oliveira (USP)
Um Modelo de IA para Predição De Vazão De Rede considerando as Características da Janela de Congestionamento do TCP. Ariel Portela (Uece), Rafael Lopes Gomes (Uece).

Na categoria DOUTORADO, entre os sete finalistas há dois trabalhos orientados por pesquisadores do ICoNIoT:

SPEED – SFC Placement in Edge-Cloud Continuum: a Distributed Approach. Anselmo Battisti (UFF), Flavia Delicato (UFF), Debora C. Muchaluat-Saade (UFF) .
Técnicas de Gerenciamento de Sobrecarga e Alocação de Recursos para Comunicação Massiva do Tipo-Máquina em Redes de Acesso 3GPP. Tiago Pedroso (University of Campinas), Nelson Fonseca (UNICAMP)

A informação completa sobre o prêmio e sobre os finalistas deste ano está no site do SBRC, neste link.

Pesquisador Torsten Braun fará palestra no Workshop do ICoNIoT no SBRC 2026

A palestra, intitulada Energy-efficient Federated Transfer Learning for Privacy-Preserving Energy-Usage Forecasting, acontecerá na abertura do workshop, marcado para as 14h do dia 27 de maio de 2026.

Leia o resumo da apresentação:

A previsão precisa da procura de energia residencial é
cada vez mais crítica devido à crescente eletrificação dos lares, à integração de energias renováveis, à variabilidade climática e aos diversos padrões de consumo. Os modelos de previsão centralizados apresentam problemas de privacidade e limitações em ambientes dinâmicos. Esta palestra apresenta o PEFEDTL, uma estrutura personalizada de aprendizagem por transferência federada (FTL) para a previsão multivariável de energia em casas inteligentes. Combina redes convolucionais temporais com um módulo de atenção global e personalização baseada em clusters. Muitas outras abordagens FTL existentes ignoram em grande parte a heterogeneidade dos dispositivos e as restrições de recursos, levando a uma eficiência subótima e a uma aplicabilidade limitada em ambientes de ponta do mundo real. Para colmatar esta lacuna, discutimos abordagens possíveis para um FTL energeticamente eficiente e apresentamos o Resource-Aware Federated Transfer Learning (RA-FTL), uma estrutura que adapta tanto a arquitetura do modelo como a utilização de recursos às capacidades heterogéneas dos clientes.

Biografia do Prof. Dr. Torsten Braun

Líder do grupo de investigação em Comunicação e Sistemas Distribuídos (CDS) no Instituto de Ciência da Computação da Universidade de Berna, onde é professor catedrático desde 1998. Obteve o grau de doutor pela Universidade de Karlsruhe (Alemanha) em 1993. Entre 1994 e 1995, foi investigador convidado no INRIA Sophia-Antipolis (França). De 1995 a 1997, trabalhou no Centro Europeu de Redes da IBM em Heidelberg (Alemanha) como chefe de projeto e consultor sénior. Foi vice-presidente da Fundação SWITCH (Swiss Research and Education Network Provider) de 2011 a 2019. Foi diretor do Instituto de Ciência da Computação da Universidade de Berna (INF) entre 2007 e 2011, e de 2019 a 2021. Atualmente, desempenha funções de diretor de estudos no INF. Foi membro de painéis de várias organizações nacionais de financiamento à investigação, nomeadamente na Suíça, Luxemburgo,
Dinamarca, Finlândia, Noruega e Suécia. Orientou mais de 40 doutorandos, vários dos quais no âmbito de acordos de orientação conjunta de doutoramento com a Unicamp e a UFPA, em Belém (Brasil).

Confira os artigos de pesquisadores do ICoNIoT aprovados para o SBRC 2026

Agente VAMOS! Planejamento de Rotas Veiculares Cientes de Contexto Semântico com Agentes de LLM

Carnot Braun (UNICAMP), Daniel Ludovico Guidoni (UFOP), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA), Joahannes Bruno Dias da Costa (UNIFESP), Leandro Villas (UNICAMP), Allan Mariano de Souza (UNICAMP)

FC-DT: Otimização Proativa de Recursos em Ambientes Névoa-Nuvem com Suporte de Gêmeos Digitais

Lucas Lopes (UFPI), José Miqueias (UFPI), Iure de Sousa Fé (UFPI), Jonas César Gomes Nunes (UFPI), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), José Valdemir dos Reis Junior (UFPI), Francisco Airton Silva (UFPI)

Mascaramento por Agrupamento e Rotulagem com LLMs para Compartilhamento de Datasets de Incidentes em Redes

Breno Manhaes (UFRJ), Guilherme Thomaz (UFRJ), Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ)

Modelagem e Otimização do Aprendizado Federado para Justiça do Nível de Energia em Redes Sem Fio

Guilherme Thomaz (UFRJ), Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ)

Uma Arquitetura Descentralizada para Aprendizado Federado Baseada em Blockchain: Um Estudo de Caso sobre Mecanismos de Consenso

Francinaldo Barbosa (UFPI), Luis Guilherme Silva (UFPI), Iure de Sousa Fé (UFPI), Israel Araujo (UFPI), Alex Borges Vieira (UFJF), Geraldo Rocha (UESB), Francisco Airton Silva (UFPI)

Adaptive Block Size and Block Timeout for Hyperledger Fabric Networks

Ericksulino Moura (UFPI), Ramon Abreu (UFPI), Francisco Airton Silva (UFPI), Glauber Dias Gonçalves (UFPI), Allan Edgard Silva Freitas (IFBA), André C. B. Soares (UFPI)

PRINCE: A Proactive Client Selection in Federated Learning for Connected and Autonomous Vehicles

Amanda Lopes (UFPA), John Sousa (UFPA), Lucas de Lima Bastos (UNIFESSPA), Lucas de Sousa Pacheco (UFPA), Iago Medeiros (UFPA), Denis Rosário (UFPA), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA)

ORION: Escalonamento de Tarefas baseado em Otimização Multiobjetivo para Nuvens Veiculares

Matheus Ramos Esteves (UNIFESP), Bruno Kimura (UNIFESP), Maycon Peixoto (UFBA), Geraldo Rocha (UESB), Leandro Villas (UNICAMP), Allan Mariano de Souza (UNICAMP), Joahannes Bruno Dias da Costa (UNIFESP)

ASTRA: Adaptive Student-Teacher Method for Robust Aggregation and Client Drift Reduction in Federated Learning

João Victor Feio Gonçalves (UFPA), John Sousa (UFPA), Rafael Veiga (UFPA), Lucas de Lima Bastos (UNIFESSPA), Lucas de Sousa Pacheco (UFPA), Iago Medeiros (UFPA), Denis Rosário (UFPA), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA)

A Comparative Performance Study of the Matrix /sync Endpoint on Synapse and Tuwunel

Windson Viana (UFC), Francisco Airton Silva (UFPI), Francisco Gomes (UFC), Michel Sales (UFCQUIXADA), Roberto Ivo (IFCE), Fernando Antonio Mota Trinta (UFC), Rossana M. de C. Andrade, José Macedo (UFC), Vinícius Lagrota (CEPESC), Rodrigo Pacheco (CEPESC), Paulo Antonio Leal Rego (UFC)

Self-Distributing Systems in the Wild: An Experimental Study on a Real-world Edge-Cloud Continuum Platform

Matheus Avila Naspolini (UFSC), Alison R Panisson (UFSC), Jim Lau (UFSC), Martín Vigil (UFSC), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), Roberto Rodrigues-Filho (UnB)

IoT-TSim: A Lightweight Discrete-Event Simulator for Gateway Queueing and Processing Dynamics in IoT

Melissa Alves (UFPI), Vandirleya Barbosa (UFPI), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA), Denis Rosário (UFPA), Iure de Sousa Fé (UFPI), Ermeson Andrade (UFRPE), Francisco Airton Silva (UFPI)

Da Sinapse à Borda com MI-X: Escoltando o Usuário no Edge-Cloud-Continuum

Rodrigo Almeida Bezerra (UFBA), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), Leandro Villas (UNICAMP), Maycon Peixoto (UFBA)

CAIROS: Controle Adaptativo do aprendIzado fedeRadO em redes Sem fio

Lucas Airam C. de Souza (UFRJ), Nadjib Achir (INRIA Saclay, France), Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ), Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa (UFRJ)

Chaos-K8s: Avaliação Sistemática de Disponibilidade em Clusters Kubernetes

Jonas César Gomes Nunes (UFPI), Iure de Sousa Fé (UFPI), Lucas Lopes (UFPI), José Miqueias (UFPI), Elias P. Duarte Jr. (UFPR), Francisco Airton Silva (UFPI)

Agente K-alibra: Estratégia para Seleção de K-Clientes em Aprendizado Federado autônoma

Rafael de Oliveira Jarczewski (UNICAMP), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA), Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UFMG), Leandro Villas (UNICAMP), Allan Mariano de Souza (UNICAMP)

TRACE-NET: A Pipeline for Network Traffic–Based Attack Detection and Explanation

Roberta Viola (UFMG), Michele Nogueira Lima (UFMG), Adriano Alonso Veloso (UFMG)

RRAP: Um Algoritmo Integrado de Roteamento, Alocação de Recursos e Proteção com Diferenciação de Serviço em SDM-EONs

Rafael Silva Lopes (UFPA), Denis Rosário (UFPA), Eduardo Coelho Cerqueira (UFPA), Helder Oliveira (USP)

Predição Iterativa de Vazão de Rede Utilizando Uma Abordagem de Janelas Deslizantes combinada com Imputação de Dados Dinâmica

Maria Clara Ferreira (Uece), Maria de Lourdes Melo Linhares de Brito (Uece), Ariel Portela (Uece), Ivo Pimenta (Uece), Thelmo P. de Araujo (Uece), Rafael Lopes Gomes (Uece)

QFL-Adaptive: Uma Abordagem Híbrida de Aprendizado Federado Quântico Personalizado e Resiliente

Rómulo Walter Condori Bustincio (UNICAMP), Edgar Condori Pozo (Universidad Nacional de San Agustín – Perú, Peru), Ricardo Hancco Ancori (Universidad Nacional San Agustin Arequipa, Peru), Francisco Airton Silva (UFPI), Allan Mariano de Souza (UNICAMP), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP)

Predição de Atraso Alto em Infraestruturas de Rede com Redes Neurais de Grafos

Janaina Ribeiro (Uece), Francisco Nobre (Uece), Maria de Lourdes Melo Linhares de Brito (Uece), Maria Clara Ferreira (Uece), Ismael De Castro, Rafael Lopes Gomes (Uece)

Controle Interoperável no Contínuo Computacional de IoT com Agentes de IA

Dener Ottolini Silva (UFABC), Alexandre Heideker (UNIBO, Italy), Ednaldo José Ferreira (Embrapa Instrumentação Agropecuária), Carlos Kamienski (UFABC), Reinaldo Bianchi (FEI)

Melhorando a Eficiência Energética na Execução de LLMs via Controle de Potência de GPUs Orientado por SLAs

Alex Trajano (Instituto Atlântico), Crislane Costa, Francisco Nobre (Uece), Rafael Lopes Gomes (Uece)

Drones-DT: Gerenciamento Dinâmico de Frotas de Drones Representados por Gêmeos Digitais

José Miqueias (UFPI), Lucas Lopes (UFPI), Iure de Sousa Fé (UFPI), Jonas César Gomes Nunes (UFPI), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), Juliano Araujo Wickboldt (UFRGS), Francisco Airton Silva (UFPI)

Modelo de Predição de Perda de Propagação do Sinal de Ondas Sub-6GHz Utilizando Aprendizado Profundo e Dados Visuais Geoespaciais

Caio Peixoto Galdino (UFRJ), Pedro Henrique Cruz Caminha (UFRJ), Rodrigo de Souza Couto (UFRJ)

Aprendizado Federado Hierárquico: Uma Perspectiva Analítica com Redes de Petri Estocásticas

Israel Araujo (UFPI), Luis Guilherme Silva (UFPI), Francinaldo Barbosa (UFPI), Iure de Sousa Fé (UFPI), Geraldo Rocha (UESB), Francisco Airton Silva (UFPI)

Seleção de Clientes Federados usando Aprendizado por Reforço Multiagente

Marcelo Zwetsch (UFRJ), Guilherme Thomaz (UFRJ), Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ)

Evasão em Modelos de Detecção de Ameaças de Rede Usando Propriedades do Espaço de Decisão

Rafael Dias Campos (UFMG), Michele Nogueira Lima (UFMG), Marcio Costa Santos (UFMG)

Enforcing Service Stability for WebAssembly Extended Reality Workloads at the Edge A Quality of Service Aware Orchestration Framework

Gustavo Jardim (UNISINOS), Cristiano Bonato Both (UNISINOS), Matheus Lucas (UFG), Kleber Vieira Cardoso (UFG), Sand Luz Correa (UFG), Bruno Oliveira Silvestre (UFG), Fábio Luciano Verdi (UFSCAR)

Aprendizado Federado com Geração de Embeddings para Controle da Heterogeneidade Estatística

Gustavo Guaragna (UNICAMP), Joahannes Bruno Dias da Costa (UNIFESP), Leandro Villas (UNICAMP), Allan Mariano de Souza (UNICAMP)

Uma ferramenta adaptativa para detecção de ataques Cross-Site Scripting no lado do cliente

Isabela Alves (CEFET/RJ), Julia Souza (CEFET/RJ), Dalbert Matos Mascarenhas (CEFET-RJ), Igor Monteiro Moraes (UFF)

An Opportunistic Key Exchange Scheme for Location Information Sharing on UAV Networks Resilient to MiM Attacks

Agnaldo de Souza Batista (UFPR), Vinicius Trindade Dias Abel (UFMG), Aldri Luiz dos Santos (UFMG)

Agregação Dinâmica de Enlaces e Redistribuição de Fluxos em Redes SDN Híbridas

William Lima Reiznautt (UNICAMP), Nelson Fonseca (UNICAMP)

C2N: Bridging CAMARA Service APIs and 3GPP Core Network Exposure Function

Rafael Rodrigues Silva (UFG), João Paulo Esper (UFG), Leandro C. de Almeida (Federal Institute of Paraíba), Fábio Luciano Verdi (UFSCAR), Kleber Vieira Cardoso (UFG)

Anonimização de Traços Wi-Fi com Controle do K-Anonimato em Ambientes de Execução Confiável

Pedro V. Rubinstein (UFRJ), Fernando Silva (UFRJ), Guilherme Thomaz (UFRJ), Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ), Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa (UFRJ)

Ataques DoS Mitigados por Autoscaling: Uma Abordagem Analítica para Avaliar Sistemas Multicamadas

Francisco Airton Silva (UFPI), Iure de Sousa Fé (UFPI), Leonel Feitosa Correia (UFPI), Paulo Antonio Leal Rego (UFC), Bruno Nogueira (Ufal)

Symbolic Flow Representation Based on the First-M Packets for Early Traffic Classification

Marcelo A. C. Fernandes (UFRN)

Perturbação Controlada de Autovetores em PCA para Preservação de Privacidade em Dados Sensíveis

Ivo Pimenta (Uece), Kaynan Santos Freitas (Uece), Evellin Moura (UECE), Erick Nascimento (UECE), Fabio Augusto Faria (Instituto Superior Tecnico / INESC-ID, Portugal), Rafael Lopes Gomes (Uece)

Detecção de Ataques DDoS em Tempo de Execução baseado em Modelo Transformer Otimizado por Chunks

Gustavo Pereira (UFMG), Euclides Peres Farias Junior (UTFPR), Anderson Begamini Neira (IFPR), Michele Nogueira Lima (UFMG)

Ataques de Envenenamento de Rótulos contra a Detecção de Zero-Day em Sistemas de Detecção de Intrusão Colaborativos

Giovanni Siervo (UFU), Maria Eduarda Sanchez Chessio (UNIPAMPA), Silvio Quincozes (UNIPAMPA), Vagner Ereno Quincozes (UFF), Celio Albuquerque (UFF), Diego Passos (ISEL, Portugal), Daniel Mossé (University of Pittsburgh, United States of America)

Detecção de Ataques na Borda da Rede com Embeddings de Séries Temporais

Gabriel Violante (UFMG), Felipe Melo (UFMG), Fernando Nakayama (UFMG), Michele Nogueira Lima (UFMG)

Degradação de Desempenho de Contramedidas Estáticas a Ataques de Negação de Serviço de Baixo Volume

Bruno Santos (UFF), Ian Vilar Bastos (UERJ), Igor Monteiro Moraes (UFF)

Um Middleware Markoviano Incremental para Detecção de Anomalias em Sistemas de Controle de Acesso Físico

Lucas Morais (UnB), Vinícius Gonçalves (University of Brasilia), Fabio Lucio Lopes de Mendonca (UnB), Rodolfo Ipolito Meneguette (USP), Francisco Airton Silva (UFPI), Geraldo Rocha (UESB)

K8s-DT: Um Gêmeo Digital do Kubernetes Baseado em Modelos Estocásticos

Iure de Sousa Fé (UFPI), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP), Paulo Romero Martins Maciel (UFPE), Francisco Airton Silva (UFPI)

Agrupamentos em Redes IIoT Baseados em Q-Learning Resilientes à Falhas de Quebra de Enlace

Carlos Alberto Pedroso (UFPR), Aldri Luiz dos Santos (UFMG), Vitor Nogueira (UFMG)

LoRA-SL: Low-Rank Adaptation for Continual Split Learning

Mateus Carmo de Oliveira (UNICAMP), Heitor Henrique da Silva (UNICAMP), Camilo Henrique Martins dos Santos (UNICAMP), Carlos R. Senna (UNICAMP), Allan Mariano de Souza (UNICAMP), Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP)

Um Arcabouço de Classificação em Conjunto Aberto com Adaptação via Retreino Dinâmico para Detecção de Intrusão

Giovanna Vieira Souza (UFMG), Fernando Nakayama (UFMG), Michele Nogueira Lima (UFMG)

Representação Baseada em Grafos de Infraestrutura como Código: Possibilitando o Raciocínio Semântico para Sistemas Conteinerizados

Guilherme Soares (UFRGS), Lucas Schafer Vrielink (UFRGS), Juliano Araujo Wickboldt (UFRGS), Jeferson Campos Nobre (UFRGS), Lisandro Zambenedetti Granville (UFRGS)

Usando Representações Não Supervisionadas Para Extração de Características Em Grafos em Dados de Redes Sociais

Erick Nascimento (UECE), Ivo Pimenta (Uece), Marcello Lee (Uece), Janaina Ribeiro (Uece), Thelmo P. de Araujo (Uece), Rafael Lopes Gomes (Uece)

Análise de Vulnerabilidades em Configurações Padrão de Serviços em Provedores de Computação em Nuvem

Caroline Braga (CEFET-RJ), Dalbert Matos Mascarenhas (CEFET-RJ), Igor Monteiro Moraes (UFF)

Análise Empírica do Desempenho do Tráfego em Nível de Fluxo em Enlaces de Internet via Satélite LEO

Ricardo Araujo de Souza Filho (UFF), Lucca Vieira Chatack (UFF), Igor Monteiro Moraes (UFF), Nicollas Rodrigues de Oliveira (UFF), Diogo Menezes Ferrazani Mattos (UFF)

Latency-Aware Routing and Multidimensional Optical Resource Allocation for CF-RAN over SDM-EON

Adriel Rodrigues (USP), Daniel Macêdo Batista (USP), Helder Oliveira (USP)

Dimensionamento Control-Aware de Controladores Compartilhados em Ambientes de Borda Kubernetes para Sistemas IIoT

Marcelo A. C. Fernandes (UFRN)

Performance Analysis and Refactoring of the Synapse Reference Server through Observability

Francisco Gomes (UFC), Francisco Airton Silva (UFPI), Michel Sales (UFCQUIXADA), Windson Viana (UFC), Fernando Antonio Mota Trinta (UFC), Rossana M. de C. Andrade, José Macedo (UFC), Vinícius Lagrota (CEPESC), Rodrigo Pacheco (CEPESC), Paulo Antonio Leal Rego (UFC)