Este trabalho apresenta a blockchain permissionada vCubeChain, que é escalável por definição, sendo baseada na topologia distribuída dinâmica vCube. O vCube é um detector de falhas que conecta um conjunto de n processos corretos em uma topologia virtual hierárquica, que é um hipercubo quando todos os processos estão corretos. Quando os processos falham por parada, o vCube se reorganiza mantendo diversas propriedades logarítmicas. A vCubeChain elege um líder, que utiliza uma estratégia autonômica de difusão confiável para disseminar blocos na rede. Cada bloco consiste de múltiplas transações. Múltiplos líderes concorrentes podem ser eleitos, caso o detector de falhas levante falsas suspeitas. Ainda assim, é provado que a vCubeChain se mantém íntegra, sempre retornando a um estado consistente. No artigo, além da especificação e provas de corretude, um conjunto de experimentos é apresentado demonstrando o desempenho, em particular a escalabilidade da solução em comparação a outras alternativas.
{"title":"vCubeChain: Uma Blockchain Permissionada Escalável","authors":"A. E. Freitas, L. A. Rodrigues, E. P. Duarte Jr.","doi":"10.5753/sbrc.2023.394","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.394","url":null,"abstract":"Este trabalho apresenta a blockchain permissionada vCubeChain, que é escalável por definição, sendo baseada na topologia distribuída dinâmica vCube. O vCube é um detector de falhas que conecta um conjunto de n processos corretos em uma topologia virtual hierárquica, que é um hipercubo quando todos os processos estão corretos. Quando os processos falham por parada, o vCube se reorganiza mantendo diversas propriedades logarítmicas. A vCubeChain elege um líder, que utiliza uma estratégia autonômica de difusão confiável para disseminar blocos na rede. Cada bloco consiste de múltiplas transações. Múltiplos líderes concorrentes podem ser eleitos, caso o detector de falhas levante falsas suspeitas. Ainda assim, é provado que a vCubeChain se mantém íntegra, sempre retornando a um estado consistente. No artigo, além da especificação e provas de corretude, um conjunto de experimentos é apresentado demonstrando o desempenho, em particular a escalabilidade da solução em comparação a outras alternativas.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"139 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"117188431","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
C. A. D. Souza, Carlos Becker Westphall, Jean D. G. Valencio, R. B. Machado, W. R. Bezerra
Special security techniques like intrusion detection mechanisms are indispensable in modern computer systems. It is important to detect and identify the attack in a category so that specific countermeasures for the threat category are solved. However, most existing multiclass detection approaches have some weaknesses, mainly related to detecting specific categories of attacks and problems with false positives. This article addresses this research problem and advances state-of-the-art, bringing contributions to a two-stage detection architecture called DNNET-Ensemble, combining binary and multiclass detection. The results obtained in experiments with renowned intrusion datasets demonstrate that the approach can achieve superior detection rates and false positives performance compared to other state-of-the-art approaches.
{"title":"DNNET-Ensemble approach to detecting and identifying attacks in IoT environments","authors":"C. A. D. Souza, Carlos Becker Westphall, Jean D. G. Valencio, R. B. Machado, W. R. Bezerra","doi":"10.5753/sbrc.2023.502","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.502","url":null,"abstract":"Special security techniques like intrusion detection mechanisms are indispensable in modern computer systems. It is important to detect and identify the attack in a category so that specific countermeasures for the threat category are solved. However, most existing multiclass detection approaches have some weaknesses, mainly related to detecting specific categories of attacks and problems with false positives. This article addresses this research problem and advances state-of-the-art, bringing contributions to a two-stage detection architecture called DNNET-Ensemble, combining binary and multiclass detection. The results obtained in experiments with renowned intrusion datasets demonstrate that the approach can achieve superior detection rates and false positives performance compared to other state-of-the-art approaches.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"64 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121095886","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Selles Araújo, Jurandir C. Lacerda, Alexandre C. Fontinele, E. Leão, José V. dos Reis Júnior, A. Soares
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.
本文提出了一种考虑物理层影响的透明弹性光网络电路再分配算法，称为单路再分配(Just One circuit relocation, JOC)。JOC算法只重新分配一个已经建立的电路，以避免由于物理层的损伤而阻塞新的电路请求。将JOC算法的结果与其他三种算法进行了比较:电路重新分配策略物理层(CRS-PL)、电路QoT相关的块减少电路重新分配(R-RQoT)和Make-Before-Break (MBBr)。在带宽阻塞概率(BBP)、电路阻塞概率(CBP)和重分配电路数量(NRC)下对美国和EON拓扑的重分配算法进行了评估。此外，我们还评估了使用完全共享、k -最短路径计算、改进Dijkstra路径计算和k -最短路径的重分配算法的性能，并将QoTO降为路由和频谱分配。仿真结果表明，该算法在BBP、PBC和NRC方面均优于CRS-PL、R-RQoT和MBBr算法。在BBP方面，我们的算法分别为美国和EON拓扑提供了大约65.36%和55.6%的最小降低。
{"title":"Physical Layer-Aware Circuit Reallocation to Prevent Request Blocking in Elastic Optical Networks","authors":"Selles Araújo, Jurandir C. Lacerda, Alexandre C. Fontinele, E. Leão, José V. dos Reis Júnior, A. Soares","doi":"10.5753/sbrc.2023.489","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.489","url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130656851","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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.
{"title":"Investigando o Impacto de Amostras Adversárias na Detecção de Intrusões em um Sistema Ciberfísico","authors":"G. A. P. D. Silva, R. S. Miani, B. Zarpelão","doi":"10.5753/sbrc.2023.488","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.488","url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"359 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129894657","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
João V. D. Sobrinho, Igor D. Alvarenga, M. Campista
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.
{"title":"Redução do Erro de Representação em Sensoriamento Compressivo com Modelos Generativos Usando Ajuste por Pivô","authors":"João V. D. Sobrinho, Igor D. Alvarenga, M. Campista","doi":"10.5753/sbrc.2023.516","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.516","url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"125 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127410304","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
As redes neurais profundas (DNNs) são sensíveis a imagens com distorção, tendo sua acurácia reduzida. Este trabalho analisa como soluções de DNNs com saídas antecipadas (EE-DNNs) podem resolver esse problema. As EE-DNNs possuem ramos laterais inseridos em suas camadas intermediárias para classificar antecipadamente amostras na borda e evitar envios para a nuvem. Além disso, múltiplos ramos laterais podem compor um comitê e produzir coletivamente uma inferência mais precisa. Os resultados, em termos de acurácia, mostram que EE-DNNs e o comitê são tão sensíveis quanto DNNs convencionais. Entretanto, dado o uso da borda, essas abordagens conseguem reduzir o tempo de inferência e o número de operações para classificar imagens.
{"title":"Redes Neurais Profundas com Saídas Antecipadas para Imagens com Distorção em Ambientes de Nuvem","authors":"R. G. Pacheco, F. D. V. R. Oliveira, R. Couto","doi":"10.5753/sbrc.2023.524","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.524","url":null,"abstract":"As redes neurais profundas (DNNs) são sensíveis a imagens com distorção, tendo sua acurácia reduzida. Este trabalho analisa como soluções de DNNs com saídas antecipadas (EE-DNNs) podem resolver esse problema. As EE-DNNs possuem ramos laterais inseridos em suas camadas intermediárias para classificar antecipadamente amostras na borda e evitar envios para a nuvem. Além disso, múltiplos ramos laterais podem compor um comitê e produzir coletivamente uma inferência mais precisa. Os resultados, em termos de acurácia, mostram que EE-DNNs e o comitê são tão sensíveis quanto DNNs convencionais. Entretanto, dado o uso da borda, essas abordagens conseguem reduzir o tempo de inferência e o número de operações para classificar imagens.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"562 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125538335","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
G. Ferreira, Priscila Solís Barreto, E. Alchieri, P. H. P. D. Carvalho
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.
Open RAN (O-RAN)架构通过非专有接口和RAN智能控制器(RICs)促进无线电接入网(RANs)的分解。O-RAN面临着几个挑战，主要与优化RAN性能的RICs应用有关。在本文中，我们研究了ORAN架构，并提出了切换机制(HO)，这是移动网络的一个基本元素。O-RAN切换被添加到ns-3模拟器中。仿真结果表明，RIC可以在不严重损害服务的情况下管理HO。另外，如果单元触发HO, RIC决定目标单元，则控制信道过载。
{"title":"Implementação de Estratégias de Handover em um Ambiente de Simulação para Open RAN","authors":"G. Ferreira, Priscila Solís Barreto, E. Alchieri, P. H. P. D. Carvalho","doi":"10.5753/sbrc.2023.474","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.474","url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"67 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116679393","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Luigi F. Marques da Luz, Paulo Freitas de Araujo-Filho, Divanilson R. Campelo
Connected and autonomous vehicles (CAVs) are part of the Internet of Things, exposing them to cyberattacks. CAVs comprise several systems, such as advanced driver assistance systems, that require high bandwidth for critical data transmission, where automotive Ethernet plays an essential role as an enabling technology. In this paper, we propose a deep learning-based intrusion detection system for detecting replay attacks in an automotive Ethernet network. It uses a convolutional neural network architecture and a multi-criteria optimization technique. Our experimental results show a reduction of 900x in the storage size and a speedup of 1.4x in the detection time with a negligible drop in the F1-score compared to existing work.
{"title":"Multi-Criteria Optimized Deep Learning-based Intrusion Detection System for Detecting Cyberattacks in Automotive Ethernet Networks","authors":"Luigi F. Marques da Luz, Paulo Freitas de Araujo-Filho, Divanilson R. Campelo","doi":"10.5753/sbrc.2023.527","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.527","url":null,"abstract":"Connected and autonomous vehicles (CAVs) are part of the Internet of Things, exposing them to cyberattacks. CAVs comprise several systems, such as advanced driver assistance systems, that require high bandwidth for critical data transmission, where automotive Ethernet plays an essential role as an enabling technology. In this paper, we propose a deep learning-based intrusion detection system for detecting replay attacks in an automotive Ethernet network. It uses a convolutional neural network architecture and a multi-criteria optimization technique. Our experimental results show a reduction of 900x in the storage size and a speedup of 1.4x in the detection time with a negligible drop in the F1-score compared to existing work.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125129909","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Após 2019, um novo coronavírus (CoVs), um vírus envelopado da família Coronaviridae, sobrecarregou o sistema hospitalar em todo o mundo. Para evitar o contato entre pacientes, os hospitais costumam aplicar exames de triagem para classificá-los (protocolo de Manchester), aumentando o risco de contaminação de pacientes e profissionais. Este artigo apresenta um exame pré-triagem de baixo custo chamado Covid-Fast-Check (CFC), baseado em Internet das Coisas aplicada à saúde (IoTHealth). O CFC coleta a temperatura do corpo, a frequência cardíaca e a oxigenação do sangue. Além disso, o CFC permite que os pacientes respondam aos seus sintomas respiratórios sem contato, com base nos movimentos das mãos. O CFC foi utilizado como exame primário de triagem por 26 dias em um Hospital de Colatina/ES. O CFC pré-triou 1.292 pacientes, dos quais 128 foram direcionados para a área ’suspeita de covid’. Exames laboratoriais confirmaram 40 pacientes com COVID-19. Logo, a IoTHealth, por meio do CFC, evitou a exposição de 90,09% dos pacientes assintomáticos ao vírus e alcançou 21,34% de acerto em casos de covid.
{"title":"Covid19-Fast-Check: Uma abordagem Internet das Coisas Aplicada à Saúde para pré-triagem hospitalar do coronavírus","authors":"T. A. Araújo, Irani Ribeiro, Vinícius F. S. Mota","doi":"10.5753/sbrc.2023.397","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.397","url":null,"abstract":"Após 2019, um novo coronavírus (CoVs), um vírus envelopado da família Coronaviridae, sobrecarregou o sistema hospitalar em todo o mundo. Para evitar o contato entre pacientes, os hospitais costumam aplicar exames de triagem para classificá-los (protocolo de Manchester), aumentando o risco de contaminação de pacientes e profissionais. Este artigo apresenta um exame pré-triagem de baixo custo chamado Covid-Fast-Check (CFC), baseado em Internet das Coisas aplicada à saúde (IoTHealth). O CFC coleta a temperatura do corpo, a frequência cardíaca e a oxigenação do sangue. Além disso, o CFC permite que os pacientes respondam aos seus sintomas respiratórios sem contato, com base nos movimentos das mãos. O CFC foi utilizado como exame primário de triagem por 26 dias em um Hospital de Colatina/ES. O CFC pré-triou 1.292 pacientes, dos quais 128 foram direcionados para a área ’suspeita de covid’. Exames laboratoriais confirmaram 40 pacientes com COVID-19. Logo, a IoTHealth, por meio do CFC, evitou a exposição de 90,09% dos pacientes assintomáticos ao vírus e alcançou 21,34% de acerto em casos de covid.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"59 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133577286","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Matheus Brito, Bruno Martins, C. Santos, I. Medeiros, Felipe Araújo, M. Seruffo, Helder Oliveira, E. Cerqueira, D. Rosário
Smart urban mobility emerged from the urban citizen’s need for a fast urbanization environment, using personal devices and city infrastructure integration, data generation, and mobility services provided on congested and possibly dangerous urban roads. However, traditional routing services need to consider users’ experience, comfort and health because they usually choose only routes with the shortest paths or less traffic. This work proposes a route selection method based on a personalized preference for different user profiles, and essential geolocated factors from data collection, including crime occurrences and air quality factors. The suggestion method allows safer, healthier, and more pleasant paths for drivers and analytic data for city planners compared to single-criteria route selection approaches.
{"title":"Personalized Experience-aware Multi-criteria Route Selection for Smart Mobility","authors":"Matheus Brito, Bruno Martins, C. Santos, I. Medeiros, Felipe Araújo, M. Seruffo, Helder Oliveira, E. Cerqueira, D. Rosário","doi":"10.5753/sbrc.2023.513","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.513","url":null,"abstract":"Smart urban mobility emerged from the urban citizen’s need for a fast urbanization environment, using personal devices and city infrastructure integration, data generation, and mobility services provided on congested and possibly dangerous urban roads. However, traditional routing services need to consider users’ experience, comfort and health because they usually choose only routes with the shortest paths or less traffic. This work proposes a route selection method based on a personalized preference for different user profiles, and essential geolocated factors from data collection, including crime occurrences and air quality factors. The suggestion method allows safer, healthier, and more pleasant paths for drivers and analytic data for city planners compared to single-criteria route selection approaches.","PeriodicalId":254689,"journal":{"name":"Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2023)","volume":"432 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132758851","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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