Revista Brasileira de Computação Aplicada
A Revista Brasileira de Computação Aplicada (RBCA) é editada sob a responsabilidade do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da Universidade Passo Fundo e publicada pela Editora UPF. Ela visa divulgar produções científicas nacionais e internacionais nas áreas de computação aplicada à agricultura, saúde, engenharias e demais áreas que necessitem da Computação como ferramenta para solucionar seus problemas. Informamos que novas submissões para a RBCA poderão ser realizadas a partir de fevereiro/2026 já com base em novas diretrizes de submissão e ajustes no template dos artigos. Ressaltamos que as submissões já realizadas estão no fluxo normal de avaliação das próximas duas edições da RBCA. Próximas edições: v.17, n.3 (novembro/2025) e v.18, n.1 (abril/2026)
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Performance Analysis of Ethernet Networks Through Quality of Service (QoS) Metrics Using Real and Virtual Machines
Qualidade de Serviço (QoS) engloba tecnologias utilizadas em redes de computadores para garantir um desempenho confiável de aplicativos. Consequentemente, as principais métricas de desempenho de QoS são a vazão, o atraso, o jitter e a taxa de perda de pacotes. Um problema com relação Ã s redes de computadores é encontrar um ambiente ideal que garanta os requisitos mínimos de QoS, principalmente no home office. Portanto, este trabalho analisou o desempenho de uma rede de computadores em dois contextos, com e sem máquinas virtuais. Dessa forma, foi utilizado o Iperf3 para gerar tráfego de duas maneiras: originado de um cliente Iperf3 em uma máquina real; e originado de um cliente Iperf3 instalado em um SO virtualizado. Os testes utilizaram conexões UDP para dois servidores Iperf3: local (LAN) e remoto (WAN). O objetivo disso foi diferenciar serviços que requerem alta vazão dos que necessitam de atraso mínimo. As métricas de QoS utilizadas foram vazão, atraso, jitter e taxa de perda de pacotes. Os resultados destacaram a importância de minimizar a perda de pacotes para garantir uma comunicação eficiente, especialmente em serviços como entrega de \textit{e-mails} e transferência de arquivos.
Avaliação de Desempenho de Redes de Computadores
Copyright (c) 2025 Diones da Silva Rodrigues, Diógenes José http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Explaining the black-box or using the black-box to develop better interpretable solutions?
Compreender os processos de tomada de decisão por trás dos modelos de Inteligência Artificial tornou-se um aspecto crucial da IA. Este artigo descreve um estudo que compara o desempenho de modelos produzidos por algoritmos interpretáveis e de caixa-preta, avaliando se é possível utilizar modelos de caixa-preta para auxiliar no treinamento de modelos interpretáveis. Verificamos uma diferença significativa de desempenho entre os dois tipos de modelos. No entanto, o modelo interpretável foi capaz de imitar o comportamento dos modelos de caixa-preta de maneira satisfatória. Os resultados iniciais promissores obtidos ao usar modelos de caixa-preta para auxiliar no treinamento de modelos interpretáveis sugerem a potencial eficácia dessa abordagem.
Copyright (c) 2025 Vinicius Alves Matias, Julia Machado Lechi, Norton Trevisan Roman, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Comparative analysis of the Support Vector Machine and Convolutional Neural Network algorithms applied in classifying Acer Palmatum plant subspecies
Contexto: A identificação de plantas é uma tarefa essencial, pois fornece informações valiosas sobre suas características e ajuda a determinar a população e a distribuição das espécies. Este artigo apresenta uma solução de inteligência artificial desenvolvida para classificar automaticamente subespécies da espécie vegetal Acer palmatum com base em imagens. Um banco de dados contendo subespécies de Acer palmatum foi criado e algoritmos de aprendizado supervisionado, como Support Vector Machine (SVM) e Convolutional Neural Network (CNN), foram utilizados para classificá-las. Os experimentos incluíram diferentes cenários, como imagens originais, extração de características e técnicas de aumento de dados. Resultados: Os resultados mostraram que a CNN com aprendizado de transferência e aumento de dados apresentou o melhor desempenho, destacando-se como o melhor modelo testado, independentemente do conjunto de dados avaliado. Conclusões: Essas descobertas sugerem que técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina podem ser altamente eficazes na classificação de subespécies de Acer palmatum, fornecendo uma valiosa ferramenta de monitoramento e mapeamento da biodiversidade.
Copyright (c) 2025 Patrick de Souza Sagioratto, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz Ascari, Dalcimar Casanova http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Avanços nos sistemas de recomendação de artigos científicos: Uma revisão sistemática da literatura
A abundância de artigos disponíveis destaca a crescente relevância dos sistemas de recomendação. Este estudo realizou uma revisão sistemática da literatura com o objetivo de identificar o estado da arte dos sistemas de recomendação de artigos científicos. Foram identificadas abordagens que utilizam embeddings para capturar similaridade semântica, fatoração de matrizes probabilísticas para integrar relações entre artigos e autores. Os resultados indicam uma predominância de modelos híbridos, com utilização de LLMs e modelagem time-aware. Conclui-se que, embora haja avanços significativos, persistem lacunas relacionadas em padronização de métricas e reprodutibilidade dos experimentos, além de oportunidades para o desenvolvimento de modelos contextualmente personalizados.
Copyright (c) 2025 Bruno de Santana Braga Contreras, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Estimativa da Altura da Vegetação à Beira da Estrada para Tomada de Decisão de Manutenção
A manutenção da vegetação à beira de rodovias serve para garantir a segurança dos motoristas e pedestres. Entretanto, a detecção da necessidade dessa manutenção costuma ser demorada, custosa e sujeita a falha de anotações. Assim, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução capaz de estimar a altura da vegetação ao longo das margens de estradas de forma automatizada. Um modelo de aprendizado de máquina foi treinado e testado com um conjunto de dados anotados manualmente e emprega uma arquitetura de rede neural convolucional, adaptada para a tarefa de classificação das alturas da vegetação. Os resultados indicam que o modelo consegue detectar as diferentes classes de altura de vegetação, com baixos índices de erro, evidenciando seu potencial para automatizar o processo de tomada de decisão para roçagem da vegetação. Este estudo contribui para o aprimoramento das técnicas de monitoramento viário, proporcionando maior eficiência operacional e redução de custos para a manutenção de rodovias.
Copyright (c) 2025 Mateus Reis Santos, Bruna Rocha Aguiar, Enzo Rigazzo Oliveira , Thiago Meirelles Ventura, Raoni Florentino da Silva Teixeira http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A methodology for assessing UX dimensions in standardized questionnaires
A Experiência do Usuário (UX) abrange muitas e diversas variáveis, o que contribui para tornar sua avaliação uma tarefa complexa. A autoavaliação por meio de questionários é uma das formas mais comumente utilizadas para avaliar a UX, tanto de forma isolada quanto combinada com outros instrumentos ou técnicas, e atualmente existem muitos questionários padronizados e validados que podem ser facilmente aplicados. Nosso trabalho sugere um conjunto de dimensões para descrever diferentes aspectos da UX e, em seguida, propõe uma metodologia para quantificar e comparar o quanto diferentes questionários enfatizam cada uma dessas dimensões. Selecionamos, então, um conjunto de dez questionários para exemplificar o uso de nossa metodologia, comparando-os em um estudo de caso específico. Os resultados mostram que todos os questionários selecionados focam apenas em algumas das dimensões. Nossa pesquisa reforça a importância de conhecer diferentes instrumentos e ser capaz de compará-los, escolhendo o mais adequado ao contexto de uso.
Copyright (c) 2025 Erico Souza Veriscimo, João Luiz Bernardes Júnior, Luciano Antonio Digiampietri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A Systematic Review about Large Language Models (LLMs) applied to Code Generation
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) aplicados à geração de código representam um avanço significativo no desenvolvimento de software, ao aumentar a produtividade, simplificar tarefas repetitivas, possibilitar testes automatizados e promover boas práticas. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura (RSL) sobre estudos focados no uso de LLMs para geração de código. A revisão aprofunda a compreensão das capacidades e limitações desses modelos, destacando seus benefícios e desafios. O protocolo de revisão incluiu uma busca na base de dados Google Scholar, utilizando palavras-chave relacionadas a LLMs e geração de código. Foram inicialmente encontrados 112 artigos, dos quais 15 foram selecionados com base em critérios de relevância e qualidade. Destes, 8 foram analisados em profundidade para avaliar diferentes abordagens e resultados, enquanto os 7 restantes forneceram a base teórica do estudo. Este trabalho contribui para o avanço do conhecimento na área e apoia futuras pesquisas e aplicações dos LLMs na engenharia de software.
Inteligência Artificial na Engenharia de Software
Copyright (c) 2025 Fabio Alecsandro Bacin, Braulio Adriano de Mello, Giancarlo Dondoni Salton, Samuel da Silva Feitosa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Identificação Automática de Dispositivos Elétricos em Ambientes Domésticos
A Internet das Coisas (IoT) é fundamental para a automação, monitoramento e controle em ambientes modernos. No entanto, o gerenciamento eficaz de inúmeros dispositivos elétricos nesses cenários apresenta desafios significativos. Uma lacuna na compreensão do estado operacional e do consumo de energia desses dispositivos pode levar ao desperdício de energia e encurtar sua vida útil. Este artigo foca na identificação automática de dispositivos elétricos em ambientes IoT, utilizando características extraídas do domínio da frequência dos sinais de corrente elétrica. Coletamos medições de consumo de energia de eletrodomésticos e as aplicamos a algoritmos de aprendizado de máquina. Nossos resultados destacam a eficácia do classificador k-Nearest Neighbors, que alcançou um impressionante F1-score de 99% na identificação de dispositivos.
Copyright (c) 2025 Antonio D. T. Amurim, Elvis M. G. Stancanelli http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Análise de Desempenho de Algoritmos de Roteamento com base em Topologia para V2V por Meio de Simulações no NS-3
Redes Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) têm grande potencial para fornecer aplicações de segurança e de entretenimento para Intelligent Transport System (ITS) e para melhorar a segurança do tráfego nas estradas. Comunicação do tipo Vehicle-to-Vehicle (V2V) é importante para o processo de automatização veicular e é utilizada em locais em que não há uma estrutura de Road Side Units (RSU) implementada, e também para complementar a comunicação V2X, pois ajuda a reduzir a carga de comunicação em V2X com alta densidade de veículos Dessa forma, este trabalho propõe validar o uso do protocolo de roteamento Multi-Table Ad-Hoc On-Demand Distance Vector (MT-AODV) em redes VANET/V2V para superar o obstáculo recorrente de degradação da comunicação em redes com alta densidade de veículos e falhas na comunicação.
Copyright (c) 2025 Carlos P. Alves, Natália C. Fernandes, Tadeu N. Ferreira http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Geração eficiente de soluções iniciais de alta qualidade para o problema de minimização de trocas de ferramentas
Como problema de otimização, o problema de minimização de trocas de ferramentas retém diversos estudos no campo da pesquisa operacional sobre suas diferentes variações, enfatizado por sua relevância acadêmica e industrial. Embora os métodos atuais para solução deste problema reportem soluções de altíssima qualidade, o tempo computacional requerido tem se mostrado proibitivo frente ao aspecto prático do problema. Assim, neste trabalho, apresenta-se um método para geração de soluções válidas de alta qualidade em baixo tempo computacional, que possam ser utilizadas como soluções iniciais por métodos mais robustos, visando acelerá-los e contribuir para a qualidade final das soluções. A abordagem proposta consiste em uma nova implementação do método de descida randômica em vizinhança variável contendo buscas locais tradicionais e especializadas. Para geração do ponto inicial de exploração do método proposto, foram consideradas cinco heurísticas propostas originalmente para o problema do caixeiro viajante. Os resultados obtidos foram comparados com uma estratégia recente da literatura para geração de soluções iniciais e demonstraram melhoria significativa. Adicionalmente, o método proposto foi comparado ao atual estado da arte para o problema tratado e reportou um gap médio de apenas 5,36%, evidenciando a alta qualidade das soluções reportadas para o objetivo proposto.
Copyright (c) 2025 Clark Cerqueira Engelhardt Veronez, Leonardo Cabral da Rocha Soares http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Aplicação de estratégias de aprendizado de máquina na detecção de plantas invasoras em pastagens
A presença de plantas invasoras em pastagens é um desafio enfrentado pelo pecuarista. A erva daninha, além de concorrer com a forrageira por nutrientes, pode causar mal aos animais. O combate químico é uma das opções indicadas para enfrentar esse problema. Nesse sentido, a detecção automática é uma alternativa necessária, ao aumentar a agilidade a diminuição dos custos do processo. Nesse sentido, algoritmos de aprendizado de máquina mostram-se como possíveis alternativas. Neste trabalho foram avaliados diferentes modelos para a classificação de plantas invasoras, tendo como referência imagens do gênero Rumex. Os modelos avaliados eram baseados em estratégias monolíticas e em sistemas de múltiplos classificadores. Os experimentos, realizados sobre dois conjuntos de dados com diferentes proporções entre as classes positivas e negativas, mostraram que o KNN foi o modelo individual mais competente em detectar a planta invasora, obtendo acurácia superior a 95% nos dois conjuntos e sensibilidade superior a 0,90. Já entre os modelos baseados em ensembles aquele que se destacou foi o Random Forest, com taxa de acertos acima de 0,95 e sensibilidade de aproximadamente 90% nos dois cenários.
Detecção de Plantas Invasoras em Pastagens
Copyright (c) 2025 Gabriel Tadioto Oliveira, André Luiz Brun http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
CNOPsolution Tester: a web application for result validation in constrained optimization problems
Na otimização numérica, as soluções para problemas de otimização são desenvolvidas usando métodos ou técnicas que geram resultados aproximados para problemas complexos, como as meta-heurísticas. Quando essas técnicas geram resultados, é essencial verificar se esses valores atendem aos requisitos do problema de otimização, por exemplo, valores das variáveis dentro do intervalo mínimo e máximo e a satisfação das restrições do problema. Fazer isso manualmente pode ser muito difícil, especialmente considerando que os problemas de otimização têm características diferentes. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação web chamada CNOPsolution Tester, que permite a pesquisadores e usuários finais validar os valores das variáveis de decisão com base nos seus intervalos e restrições. A aplicação foi projetada com base em diagramas criados com a Linguagem de Modelagem Unificada e desenvolvida em JavaScript. Testamos a aplicação web com múltiplos usuários e 24 problemas de otimização de referência para avaliar sua usabilidade, medindo o número de cliques necessários para resolver cada problema. Também validamos a funcionalidade usando 20\% dos problemas. Os resultados demonstram que o CNOPsolution Tester é uma ferramenta eficiente e fácil de usar para qualquer usuário final, conforme demonstrado pelo tempo de resposta e pelo número de cliques utilizados na aplicação. Aplicamos a correlação de Pearson para identificar a relação entre o número de cliques, variáveis do problema e restrições.
Copyright (c) 2025 Adrian García-López, Oscar Chávez-Bosquez, Betania Hernández Ocaña http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
AMIPDI: architecture model to identify pests in soybean defoliation images using convolutional neural networks
As pragas que atacam as culturas são uma das principais causas de baixa produção e de perdas económicas. Identificar, diagnosticar e as previsões são formas de reduzir as perdas e manter a qualidade da produção. A desfolha das culturas prejudica a produção e a qualidade da produtividade. O uso de tecnologias computacionais como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina tem possibilitado a identificação de pragas de forma mais rápida e precoce. Neste artigo, propomos uma arquitetura baseada na aprendizagem profunda destinada a identificar e diagnosticar insetos através da análise da desfoliação em imagens de culturas. Foram consideradas diferentes abordagens de Redes Neurais Convolucionais para avaliar a arquitetura proposta. O treinamento e o teste dosmodelos foram realizados utilizando imagens coletadas por drone em um ambiente natural. A abordagem que apresentou omelhor desempenho, em nosso cenário, foi a VGG16. A acuráciamédia, na fase de validação, foi de 0,95, enquanto no conjunto de teste, obtivemos 0,86.
Copyright (c) 2025 Maria Eloisa Mignoni, Aislan, Cesar, Gabriel de Oliveira Ramos, Rafael http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Benchmarking Machine Learning Algorithms in Fake Reviews Detection in Brazilian Portuguese
A proliferação de avaliações falsas tornou-se uma preocupação crescente nas plataformas de comércio eletrônico, uma vez que essas avaliações podem induzir os consumidores ao erro e prejudicar a reputação dos produtos e serviços oferecidos. A detecção automática de avaliações falsas é uma tarefa desafiadora, pois exige a análise de dados textuais e a identificação de padrões sutis que indicam a veracidade das avaliações. Dado que conjuntos de dados de avaliações falsas em português são escassos, este estudo gerou e propôs um conjunto de dados em português brasileiro para a detecção de avaliações falsas. Foram utilizados quatro algoritmos de aprendizado de máquina, combinados com três métodos de vetorização de texto, em um esquema de aprendizado por transferência para a classificação de avaliações falsas. Foi realizada uma análise comparativa utilizando acurácia, F1-score e falsos positivos. Os resultados mostram que, para o conjunto de dados proposto, a combinação de Regressão Logística e um modelo BERT pré-treinado em português brasileiro, i.e., BERTimbau, alcançou os melhores valores de acurácia, atingindo 96,61%.
Copyright (c) 2025 Cristiano Mesquita Garcia, Eduardo C. R. Borges, Samuel da S. Feitosa, Carlos H. Radavelli http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Análise de Transferência de Aprendizado e Data Augmentation para Visão Computacional no Futebol de Robôs usando Aprendizado Profundo
O futebol de robôs é um campo promissor para avanços em computação e robótica, especialmente em visão computacional com Redes Neurais Convolucionais (CNN). Novos modelos nessa área podem otimizar a inteligência e autonomia de sistemas de aprendizado de máquina. Este estudo desenvolveu bases de dados para criar modelos de Classificação de Imagens e Detecção de Objetos em futebol de robôs humanoides, analisando o impacto do Transfer Learning (TL) e Data Augmentation (DA). Utilizando a plataforma Edge Impulse, experimentos com 5 classes de imagens foram realizados para Classificação de Imagens, enquanto 4 bases de dados com diferentes tamanhos de imagens foram usadas para Detecção de Objetos. Os resultados mostraram que TL aumentou a acurácia dos modelos de Classificação entre 11,25% e 38%, e a combinação com DA resultou em variações de até 3,5% na acurácia comparado a quando foi aplicado apenas TL. Na Detecção de Objetos, o aumento do número de imagens melhorou a acurácia em 33% e o Recall em 37%. Estes achados destacam a importância dessas técnicas para o aprendizado e interação de agentes robóticos em ambientes complexos. Futuros estudos podem focar no ajuste de hiperparâmetros e em novas arquiteturas para otimizar esses modelos.
Copyright (c) 2025 Franklin Andrade de Brito, Rodrigo C. de Barros, André Luiz Carvalho Ottoni http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Avaliação Semiótica da Comunicabilidade de um Dicionário Colaborativo de Libras
A comunicabilidade refere-se Ã capacidade de um sistema em se comunicar de forma eficaz e compreensível com o usuário. Nesse sentido, este artigo investiga a comunicabilidade de um sistema desenvolvido para atuar como dicionário colaborativo da Língua Brasileira de Sinais (Libras). A pesquisa utiliza metodologias de inspeção semiótica para avaliar como as intenções dos desenvolvedores são percebidas e interpretadas pelos usuários. Os resultados apontam a necessidade de refinamentos significativos na ferramenta, a fim de aprimorar a comunicabilidade e a experiência do usuário - aspectos essenciais para o ensino e a inclusão social mais ampla da comunidade surda. Tais modificações visam facilitar o uso do dicionário, promovendo uma compreensão mais clara dos conteúdos e um aprendizado mais efetivo da Libras pelos seus usuários.
Copyright (c) 2025 Carla Berkenbrock http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Multi-queue Round Robin Scheduling for Enhanced Performance in Integration Platforms
Ambientes contemporâneos envolvem uma grande quantidade de informações recebidas de muitos dispositivos interconectados e integradas por muitas plataformas. A Internet das Coisas e a computação em nuvem oferecem serviços para lidar com esse big data para que as empresas possam atuar em seu núcleo de negócios terceirizando o desenvolvimento, a configuração e a manutenção desses serviços e seus recursos computacionais. Muitas empresas usam Plataformas de integração como um serviço para manter seus aplicativos e dados de forma síncrona. No entanto, os algoritmos atuais de agendamento de tarefas da plataforma de integração enfrentam algumas dificuldades ao lidar com grandes volumes de dados. Neste artigo, propomos um algoritmo de agendamento baseado na heurística round-robin por meio de múltiplas filas de tarefas que apresenta melhor desempenho do que a heurística tradicional First-in-first-out usada pelas plataformas atuais. Experimentamos nosso algoritmo na execução de um processo de integração e validamos os resultados usando técnicas estatísticas.
Copyright (c) 2025 Daniela Lopes Freire, Rafael Z. Frantz, Vitor Basto-Fernandes, Gerson Battisti, Sandro Sawicki, Fabricia Roos-Frantz http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
On the Use of Fireworks Algorithm and Particle Swarm Optimization for Watermarking in Image Vector Quantization
A ocultação de informações tem sido abordada em vários estudos. Quando a informação é ocultada em imagens digitais, pode ser realizada em três domínios: domínio espacial (espaço original dos pixels da imagem), domínio da frequência (ou domínio transformado, como o domínio da Transformada Cosseno Discreta) e domínio da imagem comprimida. No último caso, pode-se citar a inserção de dados em imagens comprimidas por quantização vetorial (QV). Este artigo aborda o problema da partição do dicionário de código no cenário de inserção de marca d'água invisível em imagens digitais comprimidas por QV. Neste artigo, duas técnicas são investigadas para fins de partição: o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) e o EFA (Enhanced Fireworks Algorithm) como alternativas ao Algoritmo Genético. O desempenho das técnicas é avaliado com relação ao tempo de execução dos algoritmos. A robustez da marca d'água contra uma variedade de ataques é avaliada para dicionários de código particionados com os algoritmos mencionados.
Copyright (c) 2025 Marcos José Canêjo Estevão de Azevêdo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Estudo comparativo entre implementações neuromórficas utilizando Redes Neurais Pulsantes conectadas por Redes-em-Chip
A implementação eficiente de redes neurais em hardware, especialmente usando redes-em-chip para interconexão de redes neurais pulsantes em chips neuromórficos, é um avanço significativo em sistemas computacionais que imitam o cérebro humano. Este estudo realiza uma revisão sistemática sobre a integração dessas tecnologias em chips neuromórficos, usando a metodologia PRISMA para analisar diversos estudos e comparar diferentes abordagens em hardware. Os resultados destacam a importância de soluções eficientes em energia e desempenho para inteligência artificial. Apesar dos desafios técnicos, a computação neuromórfica está evoluindo rapidamente, com potencial para impulsionar várias tecnologias emergentes. Os desafios incluem explorar modelos de neurônios, técnicas de aprendizagem e estratégias de interconexão e roteamento para melhorar a eficiência e desempenho.
Copyright (c) 2025 Victor Benvenutti Cavalheiro, Beatriz Oliveira Câmara, Janaina Gonçalves Guimarães http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A Coloured Petri Nets Model of the 5G Authentication and Key Agreement Protocol
Background: A segurança nas redes 5G deve proteger as funções de rede e outros componentes responsáveis pelas comunicações ponta a ponta, visando garantir confidencialidade, integridade, disponibilidade, autenticidade e não-repúdio. Algumas funções de segurança que protegem as redes 5G fazem parte de protocolos relevantes, como o 5G Authentication and Key Agreement (5G-AKA). No entanto, o protocolo 5G-AKA apresenta algumas limitações, tornando-se suscetível a ataques, como os de repetição e man-in-the-middle. Resultados: Com o objetivo de analisar o protocolo 5G-AKA em relação às propriedades de segurança e ajudar a identificar possíveis vulnerabilidades e ameaças, redes de Petri coloridas foram usadas para modelar os componentes do protocolo, suas interações e um exemplo de cenário de ataque. O model foi validado por meio de simulações e a técnica de verificação automática de modelos. Conclusões: O modelo pode contribuir para melhorar a segurança das redes 5G ao validar propriedades e comportamentos por meio de simulações e verificação formal. O modelo proposto do 5G-AKA pode ser uma ferramenta relevante para identificar vulnerabilidades e propor medidas de mitigação em diferentes topologias de 5G.
Copyright (c) 2025 José Sávio Gama Macêdo, Antônio Carlos de Oliveira Bezerra, Álvaro Sobrinho, Leandro Dias da Silva, Dalton C. G. Valadares, Danilo F. S. Santos, Angelo Perkusich http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Evaluation of Routing Protocols in Mobile Ad-Hoc Networks Applied to Military Scenarios: Challenges and ResearchGuidelines
As redes Ad-hoc, amplamente estudadas por instituições como o Internet Engineering Task Force, têm ganhado destaque em cenários militares devido à sua rápida implantação e ao uso de protocolos de roteamento dinâmicos e adaptativos, essenciais para operações e treinamentos ágeis. Pesquisas baseadas em simulações vêm permitindo identificar os protocolos mais adequados a diferentes condições operacionais, fornecendo subsídios valiosos para sua seleção e emprego no contexto militar. Apesar de a literatura tratar extensivamente das redes Ad-hoc, observa-se uma carência de estudos que avaliem, de forma articulada, um conjunto de protocolos capaz de sustentar uma infraestrutura completa de serviços voltada às necessidades das comunicações militares. O diferencial deste trabalho está justamente em preencher essa lacuna: em vez de analisar apenas protocolos isolados, propõe-se uma estrutura integrada que considere as especificidades das redes militares - distintas das redes civis e comerciais - contribuindo para a consolidação de um arcabouço tecnológico mais robusto e eficiente para apoio às operações militares.
Copyright (c) 2025 Cláudia Rödel Bosaipo Sales da Silva, Ronaldo Ribeiro Goldschmidt, Ronaldo Moreira Salles http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Um processo para buscas não estruturadas em código fonte
A consulta em código fonte representa um importante recurso para auxiliar desenvolvedores na compreensão de programas, bem como em atividades de refatoração, especialmente em grandes repositórios de código. Este trabalho apresenta um processo que busca facilitar a recuperação de informação, utilizando técnicas de consultas não estruturadas em código fonte. O processo apresenta arquivos classificados por ordem de importância com base nas características da linguagem de programação e nas preferências definidas pelos desenvolvedores. Foram realizadas duas instanciações do processo, nas linguagens de programação Java e AspectJ, demonstrando a aplicação do processo e como ele pode facilitar a identificação das informações recuperadas.
Copyright (c) 2025 Rodrigo de Castro Gil, Eduardo Kesser Piveta, Cristiano De Faveri, Deise de Brum Saccol, Lisandra Manzoni Fontoura http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Análise comparativa do controle PID e MPC nos ambientes CartPole e LunarLander
Com o avanço tecnológico, sistemas cada vez mais complexos surgem, impulsionando a busca incessante por métodos de controle mais eficazes. Neste estudo, será explorado o controle de dois ambientes do Gymnasium: o LunarLander e o CartPole. O LunarLander representa uma simplificação da autonomia de veículos, enquanto o CartPole está intimamente ligado Ã robótica. O objetivo é aplicar o controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) e o controle Proporcional-Integral-Derivativo (PID) a esses ambientes, visando alcançar seus objetivos específicos. As técnicas empregadas demonstraram sucesso no controle dos ambientes, destacando a eficácia desses métodos em desafios complexos. Além disso, este estudo aborda diversos conceitos de engenharia, desde fundamentos físicos até identificação de sistemas, aproveitando-se de pacotes de Python para oferecer uma abordagem acessível tanto Ã academia quanto Ã indústria. Essa análise multidisciplinar promete contribuir significativamente para o avanço do conhecimento e aplicação prática no campo do controle de sistemas complexos.
Controle Proporcional-Integral-Derivativo
Copyright (c) 2024 Samir Angelo Milani Martins http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Reconhecimento de cédulas de real usando inteligência artificial para auxiliar pessoas com deficiência visual
O reconhecimento de cédulas de Real ainda é um desafio para pessoas com deficiência visual. Este trabalho propõe uma solução que utiliza uma rede neural convolucional para auxiliar essas pessoas a reconhecerem cédulas de Real, empregando um smartphone com câmera. A implementação resulta em um aplicativo chamado Banknotes Recognition, que realiza o reconhecimento de forma rápida, capturando a imagem da cédula com a câmera do próprio smartphone. Os testes realizados com um conjunto de 66 imagens de cédulas de Real demonstraram uma acurácia de 100%, com todas as cédulas sendo classificadas corretamente, mesmo em condições adversas, como notas dobradas, com fundos complexos, sob diferentes condições de iluminação e notas desgastadas.
Copyright (c) 2025 Danillo Roberto Pereira, Karen de Almeida, Almir Olivette Artero, Danilo Medeiros Eler, Maurício Araújo Dias, Francisco Assis da Silva http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
A systematic literature mapping on the security of 5G and vertical applications
Background: A implantação da infraestrutura 5G é um dos vetores para novos cenários de aplicação, pois permite maior largura de banda de dados, baixa latência e cobertura de sinal abrangente. Este sistema de comunicação suporta várias aplicações verticais, como saúde inteligente, cidades inteligentes, redes inteligentes e sistemas de transporte. No entanto, essas aplicações trazem novos desafios para as redes 5G devido a requisitos específicos para esses cenários. Além disso, como tecnologias baseadas em software, incluindo fateamento de rede, redes definidas por software, virtualização de funções de rede e computação de borda de acesso múltiplo, são parte fundamental da arquitetura 5G, a rede pode expor essas aplicações a novas preocupações de segurança e privacidade. Resultados: Este estudo resume a literatura existente sobre a segurança das aplicações verticais do 5G. São destacadas vulnerabilidades, ameaças, ataques e soluções para as aplicações verticais do 5G. Foi realizado um mapeamento sistemático da literatura para discutir os desafios de segurança e privacidade em relação Ã s aplicações verticais do 5G. Foram revisados 389 artigos de um total de 2.349, identificados por meio de uma busca, e foram discutidas vulnerabilidades, ameaças, ataques e soluções para as aplicações verticais em 5G. Conclusões: Cidades inteligentes, Indústria 4.0, transporte inteligente, serviços públicos, redes inteligentes e saúde inteligente são aplicações verticais com preocupações relevantes de segurança. Foi observada a necessidade de mais pesquisas, uma vez que 5G e as aplicações verticais evoluem continuamente.
Copyright (c) 2024 Álvaro Sobrinho http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Pothole Detection Web App: uma abordagem para detecção de buracos em pavimentos asfálticos utilizando YOLO
A detecção de buracos em pavimentos asfálticos é uma tarefa fundamental para a segurança em rodovias. Realizar este levantamento demanda tempo e recursos financeiros significativos. Um método automático para esta tarefa pode ajudar no Sistema de Gerenciamento de Pavimentos (PMS), agilizando processos de recuperação de rodovias e manutenção de materiais. Com isso em mente, este trabalho apresenta o Pothole Detection Web App, uma aplicação web inteligente para detectar buracos em pavimentos asfálticos utilizando a arquitetura YOLOv7-tiny. A solução permite realizar a identificação de buracos em pavimentos asfálticos por fotos, vídeos ou transmissões ao vivo. As imagens ou vídeos são enviados para um servidor web, onde o modelo de detecção é aplicado e os resultados são retornados para o usuário. Testes preliminares apontaram bons resultados, com precisão de 74% (F1-Score = 66%). A solução demonstrou ser capaz de detectar buracos e estimar dimensões dos defeitos com uma boa aproximação, em relatórios com informações organizadas. Além disso, mostrou ter bom desempenho para análise em tempo real, considerando diferentes navegadores. A abordagem pode atender tanto rodovias urbanas, usando internet, quanto rodovias abertas, usando comunicação com um servidor com rede local.
Copyright (c) 2024 Jean Cássio Peres Barbosa, Francisco Dalla Rosa, Rafael Rieder http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
MQTT Poller: um arcabouço endógeno para avaliação de desempenho do protocolo MQTT em larga escala
O MQTT é um protocolo da camada de aplicação com suporte Ã comunicação síncrona e assíncrona entre clientes. Ele emprega um servidor (broker) intermediário entre os clientes e um sistema de tópicos no processo de envio e recepção de mensagens. Graças Ã sua simplicidade e baixo custo de controle, ele é comumente empregado no desenvolvimento de aplicações na Internet das Coisas (Internet of Things, IoT), sendo também do interesse de vários trabalhos de pesquisa como, por exemplo, os relacionados Ã escalabilidade do protocolo. Neste contexto, observa-se que há uma carência de instrumentos de avaliação de desempenho e orquestração de experimentos. Este trabalho apresenta um arcabouço para avaliação de desempenho do protocolo MQTT em uma infinidade de configurações e topologias de sistemas. O desenvolvimento do arcabouço segue um modelo de comunicação endógeno (i.e., baseado no próprio esquema de tópicos do MQTT) para controle e interação entre os elementos da arquitetura. Partindo de uma ferramenta de avaliação de desempenho de referência (MQTTLoader), permite-se configurar um cenário de avaliação que possibilite executar múltiplas instâncias dessa ferramenta, sob a coordenação de um orquestrador, em máquinas inclusive hospedadas em diferentes domínios administrativos. Um estudo de caso demonstra as funcionalidades e a praticidade em se utilizar o arcabouço para a realização de experimentos de avaliação de desempenho do MQTT.
Copyright (c) 2024 Diogo Maciel da Cunha, Marco Aurélio Spohn http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Prevenção de ataques de injeção de regras de fluxo em SDNs utilizando Blockchains
Devido a característica de programabilidade das Redes Definidas por Software (SDNs) tanto o software de controle como as aplicações de rede estão sujeitos a ataques, como por exemplo a injeção de regras de fluxo falsas. Desse modo, existe uma necessidade de se investigar soluções alternativas que permitam a verificação de integridade, autenticidade, corretude e acordo sobre o conjunto de regras de fluxo a serem implantadas nos comutadores. Nesse contexto, a distribuição segura de regras de fluxo pode ser implementada por meio de Registros Distribuídos (DLs), mais especificamente utilizando a tecnologia de Blockchains (BCs). Esta tecnologia permite a manutenção de um registro de informações de forma distribuída e colaborativa entre os participantes, sendo estes os responsáveis pela integridade e validação dos dados inseridos. Tendo isso em vista esse artigo apresenta uma proposta de um modelo integrado utilizando BC para suporte a segurança para a distribuição e estabelecimento de regras de fluxo em SDNs. O modelo proposto foi validado em ambiente emulado. Os resultados mostraram que o modelo proposto é eficaz contra ataques baseados em técnicas de injeção de pacotes.
Copyright (c) 2024 Ramon Amorim dos Santos Delgado Ama, Valério Rosset http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
R2SC: sistema RBAC baseado em contrato inteligente
Devido a popularidade da tecnologia Blockchain, existem uma diversidades de aplicações em diferentes contextos. Essa é uma tecnologia que permite uma comunicações confiável entre entidades não-confiáveis sem uma terceira parte centralizada. Além disso, a Blockchain é uma sequência cronológica de blocos ligados através do hash de cada um deles. Essa característica garante a integridade e imutabilidade dos dados. Adicionalmente, a Blockchain é uma grande tecnologia para armazenamento de dados como regras de controle de acesso. Este trabalho utiliza a Blockchain para fornecer um framework aplicando o conceito de Contrato Inteligente para um sistema de controle de acesso baseado em papéis (RBAC). Esse é o Sistema RBAC baseado em Contratos Inteligentes (R2SC). Também, o trabalho usa o framework Truffle para testar as funcionalidades do Contrato Inteligente. Em contrapartida aos trabalhos relacionados, o R2SC apresenta escalabilidade.
Copyright (c) 2024 lucas vargas dias, Tiago Rizzetti, Wagner Brignol, Luciane Canha http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Modelos de desenvolvimento de software para desenvolvimento de jogos: uma revisão de literatura
O presente trabalho é uma revisão sistemática de literatura (RSL) baseada no framework PICOC (Population, Intervention, Comparison, Outcome, and Context), como objetivo de mapear e analisar estudos sobre a aplicação de metodologias de engenharia de software para o desenvolvimento de jogos digitais. Foram analisados artigos científicos até 2024 recuperáveis nas bases ACM, IEEE e SOL por meio da string de busca ("game development model"OR "game development models") OR (("software development model"OR "software development models") AND (games OR game)). Como resultado, foram encontrados 9 artigos que atendiam aos critérios de inclusão, sobre os quais apresentamos as principais metodologias aplicadas, suas características, contexto de aplicação e desempenho. De modo geral, a análise dos artigos selecionados revela que, embora existam paralelos significativos com o desenvolvimento de software tradicional, o desenvolvimento de jogos digitais apresenta desafios e demandas únicas que requerem metodologias adaptadas e específicas. Essa distinção se torna evidente na maneira como os modelos de engenharia de software são aplicados e modificados para atender as necessidades específicas do setor de jogos, que combina de forma intrínseca aspectos técnicos e criativos.
Copyright (c) 2025 Gabriel Acassio Correia, Vinícius Carvalho Pereira, Cristiano Maciel http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0