The current structure of society is extremely dependent on Internet-based services. This reality has given rise to the need for the deployment of smart environments and 5G networks. In this new reality, Internet Service Providers (ISPs) need to deal with various types of scenarios, each with its unique behavior, where two aspects are crucial: Security and Resource Scaling. However, existing solutions do not address the key aspects for the feasible deployment and performance of 5G networks and smart environments in terms of security and resource scaling. Within this context, this project aims to enhance the resource management and security capabilities of ISPs to address the requirements of 5G, such as high connectivity, scalability, technology heterogeneity, and smart environments, through the development of distributed mechanisms and protocols for Network Traffic Profile Identification. This is intended to enable the development of network security and resource scaling solutions for ISPs.

Society is dependent on Internet-based services, leading to the emergence of the need for the deployment of intelligent environments based on 5G networks. These environments consist of a large number of heterogeneous wireless devices to support the resources and services offered to users. In this new reality, Internet Service Providers (ISPs) via 5G networks need to deal with various types of scenarios, each with its unique behavior, where network management aspects are crucial. However, existing solutions do not address the key aspects for the feasible deployment and performance of intelligent environments based on 5G networks. Within this context, Artificial Intelligence (AI) techniques emerge as an effective approach to bring adaptability, robustness, and precision to 5G Network Management. In this scenario, this project aims to study and propose new AI-based network management solutions for intelligent environments in 5G networks, such as high connectivity, scalability, and technology heterogeneity

The Ipê Network Monitoring Service (MonIpê) is yet another tool offered by the National Research and Education Network (RNP) that provides regular performance test results for the network backbone. However, it is considered that the tool still needs to evolve in various aspects, such as identifying and addressing network performance issues based on monitoring data. Within this context, this project aims to develop a tool that collects monitoring data from MonIpê and analyzes this data to identify performance issues and correlations among this data, enabling network administrators to adjust communication routes in the most appropriate manner.

The Ipê Network Monitoring Service (MonIpê) is yet another tool from the National Research and Education Network (RNP) that provides regular performance test results for the network backbone. However, during its execution, MonIpê experiences measurement failures, which generate gaps in the monitoring process and consequently hinder the development of more complex solutions, such as network performance prediction tools. Within this context, this project aims to develop a solution that collects monitoring data from MonIpê, identifies measurement issues, and corrects them to be used as input in the prediction model created by the proponents, enabling performance prediction among the various Points of Presence (PoP) of RNP.

The goal of this project is to train and educate human resources in 5G networks with the aim of contributing to its development in the Information Technology sector and, consequently, expanding innovation in this area. These desired outcomes are based on the current need that the country has for investments in this technology to meet its current and future demands

Currently, Brazil has nearly seven thousand hospitals. However, only about a hundred of them use the Electronic Patient Record (EPR). The EPR is a standardized model for accessing, recording, storing, and managing patient information in healthcare units. Despite the existing need, the majority of healthcare units in Brazil do not have a Health Management System. Currently, new technologies have emerged to support the implementation of Health Management Systems, such as Cloud Computing and the widespread availability of Internet access. Within this context, this project aims to develop a healthcare system to meet the requirements of the Electronic Patient Record (EPR) based on Huawei Cloud.

Many companies and government institutions tend to implement online and cloud services in order to modernize their respective business models, but they are subject to intrusion attempts and data leaks. This project presents an innovative solution regarding data protection and privacy. It will enable companies and government institutions to store and/or share data without violating the points outlined by privacy laws, preventing them from facing the sanctions specified by the law, even in the event of data breaches.

Ao longo dos anos a Internet vem se tornando o principal meio de comunicação, onde os usuários esperam ter acesso à Internet em todo os lugares, a todo o momento, e com qualidade, através de redes de acesso sem fio. Como consequência, nos últimos anos aumentou a demanda por recursos para acesso à Internet nas redes de borda e de acesso ao redor do mundo, gerando um cenário de demanda elástica para os recursos de rede. A partir disso, a comunidade científica projeta que a aplicação das tecnologias de virtualização de redes (NV), redes definidas por software (SDN) e virtualização de funções da rede (NFV) são possíveis soluções para evoluir o gerenciamento dos recursos, bem como flexibilizar e customizar o comportamento das redes. Contudo, ainda não existe uma proposta para gerenciar de forma integrada essas tecnologias, bem como as diversas redes de acesso com a rede de borda de um provedor de Internet. Dentro deste contexto, este projeto de pesquisa visa desenvolver um conjunto de mecanismos para o gerenciamento de provedores de Internet, expandindo a atuação das tecnologias citadas para as redes de borda e de acesso, integrando-as de forma coesa e eficaz. A partir disso, espera-se melhorar a experiência dos usuários para com o acesso a Internet, bem como a utilização de recursos e prestação de serviço dos provedores de Internet.

Nos dias atuais a forma de comunicação, onde as pessoas estão cercadas de dispositivos de comunicação que trocam informações entre si e com a Internet. Nas residências este cenário vem tornando-se cada vez mais comum. Como consequência, nos últimos anos aumentou a demanda por recursos de rede nas residências, que são compostas de dispositivos inteligestes. Estas residências são chamadas de Smart Home. Contudo, ainda não há uma forma de gerenciar a comunicação entre os dispositivos presentes em uma Smart Home, visto que é preciso considerar diversos aspectos do ambiente sem fio, como por exemplo: tipo de tecnologia, taxa de transmissão, uso de canal, frequência, etc. Dentro deste contexto, este projeto propõe uma arquitetura, baseada em redes definidas por software, para expandir a capacidade de gerenciamento das residências em relação aos dispositivos em smart homes. A ideia principal é abstrair o acesso ao diversos tipos de dispositivos e ajustar dinamicamente a configuração dos dispositivos presentes na residência, melhorarando a eficiência na comunicação dos dispositivos e (consequentemente) a qualidade de experiência dos usuários em suas residências.

Serviço de monitoramento da rede Ipê (Monipê) é mais uma ferramenta oferecida pela Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) que oferece resultados de testes regulares de desempenho do backbone da rede. Contudo, considera-se que a ferramenta ainda precisa evoluir em diversos aspectos, principalmente relacionados a atividades mais complexas. Dentre estas está a capacidade de predição por demanda elástica por recursos de rede. Dentro deste contexto, este projeto visa desenvolver uma ferramenta que coleta os dados de monitoramento do MonIPÊ e os estruturar para serem aplicados como entrada no modelo de predição criado pelos proponentes, habilitando a predição de demanda por recursos entre os diversos Pontos de Presença (PoP) da RNP.

Recentemente, diversas empresas estão aprimorando os seus processos de medições, dentre elas a Rede Nacional de Pesquisa (RNP). A implantação de uma plataforma para a coleta e disponibilização de dados de medição é crucial para uma evolução das pesquisas e produtos desenvolvidos. Dentro deste contexto, este projeto apresenta a plataforma MicroMon baseada em Microsserviços para coleta e compartilhamento de medições de rede.

Atualmente, um aspecto crucial para o gerenciamento de redes é identificar o perfil de tráfego, usando técnicas de Inteligência Artificial (IA) sobre os dados de rede monitorados. Contudo, há o acesso a informações sobre o tráfego de rede podem afetar a privacidade dos usuários, ferindo assim as leis de privacidade. Dentro deste contexto, o objetivo deste projeto é executar técnicas de anonimização em conjuntos de dados de rede, analisando o impacto desses na capacidade de identificação de tráfego das técnicas de IA. Como resultado, espera-se ter um relatório identificando a viabilidade de uso de anonimização em ambientes reais.

Os ambientes inteligentes atuais são compostos por dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e de usuários finais (notebooks, tablets, etc) comunicando-se entre si e com a Internet. Os dispositivos IoT estão sujeitos a comportamentos anômalos (funcionamento fora do padrão), devido a vulnerabilidades de segurança ou mau funcionamento. Monitorar o comportamento destes dispositivos torna-se crucial para garantir um desempenho eficiente da rede. Neste contexto, este projeto visa desenvolver um sistema para monitoramento de tráfego e detecção de anomalias em ambientes inteligentes suportado por Inteligência Artificial (IA), gerando um perfil da rede e detectando possíveis anomalias através de um comportamento de tráfego fora do padrão previsto.

Este projeto tem como objetivo avaliar a eficácia de um sistema, chamado de E-HEALTH_SYS para classificação de doenças no exame eletrocardiograma (ECG) e detecção precoce dos sinais vitais (SV) indicativos de sepse. Estudo de coorte, prospectivo, observacional que será realizado nas unidades de internamento dos hospitais terciários de Fortaleza-CE. A população será os pacientes hospitalizados com monitorização cardíaca e dos SV. A coleta de dados ocorrerá por meio do E-HEALTH_SYS, que de posse das informações obtidas de sensores e SV coletados dos pacientes, poderá em tempo real, utilizando-se de computação em nuvem e inteligência artificial, interpretar os ECG e os SV dos pacientes, sinalizando aos profissionais de saúde como se encontra a saúde do paciente e a detecção precoce de sepse.

O transporte urbano tem se tornado nos últimos anos um tema do cotidiano dos brasileiros que moram nas cidades de grande e médio porte. Os congestionamentos, os acidentes de trânsito, a baixa qualidade do transporte público, as dificuldades de estacionamento, o novo Código de Trânsito Brasileiro, suas inovações, infrações e penalidades têm se tornado foco da mídia, tema de campanhas políticas e educativas, alvo de movimentos populares e assunto de conversas informais. A aplicação da tecnologia da informação, aliada ao planejamento, gestão, operação e fiscalização dos transporte urbano tem se configurado como alternativa viável em termos de custo-eficácia, além de contribuir para o atendimento das indispensáveis características de sustentabilidade do setor de transportes, dentre elas a redução do tempo perdido em congestionamentos, dos acidentes de trânsito, dos custos do transporte, do consumo de energia e da qualidade de vida da população. Esta nova abordagem, chamada de Sistemas de Transportes Inteligentes - STI (ITS - Intelligent Transportation Systems) encontra-se em expansão nos países desenvolvidos e começa a dar seus primeiros passos no Brasil. Dentro deste contexto, este projeto visa estudar a aplicação de ITSs para a melhoria da mobilidade urbana e qualidade de vida da população, avaliando alternativas de qualidade de serviço, bem como a aplicação de um ITS na cidade de Fortaleza.