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Starling: segurança e alocação de recursos em B5G via técnicas de inteligência artificial

Resumo

As mudanças nos paradigmas e nas capacidades da infraestrutura de telecomunicações móveis trazidas com a quinta geração (5G) têm ampliado o interesse e antecipado o desenvolvimento das gerações seguintes, identificadas como Beyond 5G (B5G). Para essas próximas gerações destacam-se como casos de uso a Massive Machine Type Communication (mMTC) e a Ultra-Reliable and Low Latency Communication (URLLC). Comum a esses casos de uso está a necessidade de gerenciar recursos por meio do fatiamento e da virtualização da rede, a necessidade de tomada rápida de decisões por meio de serviços de Inteligência Artificial, e a necessidade de garantir a segurança da rede levando em conta as alt1ssimas taxas de transmissão. Nesse ambiente, aplicações como as cidades inteligentes e a Internet das Coisas Industrial exigirão soluções inovadoras na rede a fim de funcionarem corretamente com a segurança necessária. Nesse sentido, este projeto apresenta quatro linhas de pesquisa relacionadas com melhorias necessárias em vários aspectos do B5G para tornar as próximas gerações de telecomunicações móveis confiáveis, altamente automatizadas e com suporte nativo a mecanismos de Inteligência Artificial. Este projeto se enquadra no tema TVI - Tecnologias Viabilizadoras da Internet especificado na chamada de propostas. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MOSAIYEBZADEH, FATEMEH; POURIYEH, SEYEDAMIN; HAN, MENG; LIU, LIYUAN; XIE, YIXIN; ZHAO, LIANG; BATISTA, DANIEL MACEDO. Privacy-Preserving Federated Learning-Based Intrusion Detection System for IoHT Devices. ELECTRONICS, v. 14, n. 1, p. 18-pg., . (21/06995-0, 15/24485-9, 14/50937-1)
ANDRADE DE ARAUJO JOSEPHIK, JOAO GABRIEL; SIQUEIRA, YAISSA; MACHADO, KETLY GONCALVES; TERADA, ROUTO; DOS SANTOS, ALDRI LUIZ; NOGUEIRA, MICHELE; BATISTA, DANIEL MACEDO. Applying Hoeffding Tree Algorithms for Effective Stream Learning in IoT DDoS Detection. 2023 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS, LATINCOM, v. N/A, p. 6-pg., . (18/23098-0, 15/24485-9, 21/06995-0, 14/50937-1)
BAZALUK, BRUNA; HAMDAN, MOSAB; GHALEB, MUSTAFA; GISMALLA, MOHAMMED S. M.; DA SILVA, FLAVIO S. CORREA; BATISTA, DANIEL MACEDO. Towards a Transformer-Based Pre-trained Model for IoT Traffic Classification. PROCEEDINGS OF 2024 IEEE/IFIP NETWORK OPERATIONS AND MANAGEMENT SYMPOSIUM, NOMS 2024, v. N/A, p. 7-pg., . (15/24485-9, 21/06995-0, 14/50937-1)