Segurança em Cenários de Internet das Coisas em Redes 5G: Desafios e Recomendações

Dalton C. G. Valadares, Newton Carlos Will, Álvaro Sobrinho, Anna Dantas, Igor Morais, Pedro Graciliano, Danilo F S Santos

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824854

Keywords: Segurança Internet das Coisas Redes 5G

Abstract

Enquanto os trabalhos de especificação, pesquisa e desenvolvimento para as redes 6G já se iniciam, a implantação das redes 5G já é realidade em alguns países. Uma das novidades do 5G é o MMTC (Massive Machine-Type Communication), que permitirá até 1 milhão de dispositivos conectados transmitindo pequenas quantidades de dados a baixas taxas de transmissão. A limitação de recursos dos dispositivos IoT torna-os vulneráveis, pois mecanismos robustos de segurança frequentemente não podem ser implementados. Como um dispositivo vulnerável pode ser elo de acesso à infraestrutura 5G, em caso de ataque, este trabalho aborda desafios e recomendações de segurança neste contexto.

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Information-Theoretic Analysis of Convolutional Autoencoders: Initial Insights

Frederico Carvalho Fontes do Amaral, Daniel G Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824859

Keywords: Information Theoretic Learning Convolutional Neural Networks Convolutional Autoencoders

Abstract

Despite the success of deep neural networks to solve real world problems, the current theoretical comprehension of their learning mechanisms still deserves further analysis. Recently, various works have explored the use of information-theoretic concepts in order to tackle this issue. This work uses a framework derived from this theory to the study of convolutional autoencoders, in order to better understand its training mechanisms and suggest how the information quantities can be used to determine its bottleneck's size. We conclude by presenting a discussion based on the results obtained that may shed a light on network's learning mechanisms.

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Geração de pentes de frequência para OFDM completamente óptica utilizando moduladores Mach-Zehnder com relação de extinção finita

Ivan Aldaya, João Paina, Rafael Abrantes Penchel

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824869

Keywords: Pente de frequências Modulador Mach-Zehnder Fibra altamente não linear Razão de extinção

Abstract

Os sistemas baseados em multiplexação por divisão em frequências ortogonais completamente óptica (AO-OFDM, do inglês all-optical orthogonal frequency division multiplexing) tem sido propostos para a implementação de supercanais de alta capacidade. Em AO-OFDM, as diferentes portadoras são geradas no domínio óptico, o qual permite fazer uso de eletrônica e de moduladores de banda muito inferior à aquela do sinal óptico modulado. Esta redução da banda dos moduladores faz com que estes possam ser implementados em fotônica integrada, o que acarreta uma redução tanto de custo como de tamanho, fazendo deste esquema de modulação uma alternativa de alto potencial aos esquemas baseados em portadora única. Infelizmente, os moduladores integrados geralmente apresentam uma razão de extinção relativamente baixa. Neste trabalho estudamos o impacto de usar moduladores com razão de extinção baixa na geração de pentes de frequência utilizando um modulador Mach-Zehnder com e sem expansor de frequências baseado em fibra. Os resultados numéricos mostram que o número de portadoras geradas é virtualmente independente da razão de extinção do modulador para tensões de polarização práticas e razão de extinção maiores de 10 dB.

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Escalogramas Wavelet Aplicados à Estimativa de Andamento Musical

Luiz Alberto Viana, Eduardo Simas Filho, Antonio Carlos Lopes Fernandes Junior

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824871

Keywords: Sinais de áudio Escalograma MIR Wavelet

Abstract

A estimativa de andamento é uma das tarefas mais fundamentais da Recuperação da Informação Musical. Neste trabalho foi escolhida uma representação do sinal de áudio como uma imagem bidimensional, através do escalograma wavelet. As imagens foram utilizadas para treinar uma Rede Neural Convolucional, relacionando a imagem com um valor de andamento alvo. Foi aplicado aumento de dados para elevar a quantidades de exemplos na qual o modelo é treinado. Os resultados foram comparados com o estado da arte. Percebeu-se que os escalogramas wavelet representam os sinais de áudio de forma satisfatória quando utilizados no treinamento de redes neurais convolucionais.

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Aplicação da tecnologia LoRaWAN como solução para transmissão de dados de sensor de nível e temperatura

Vitória Jacomelli Baratella, Caio Tácito Borges da Costa, Danilo Spadoti

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824888

Keywords: Internet of Things LoraWAN sensoriamento

Abstract

Este tabalho apresenta o desenvolvimento de dispositivo de transmissão de dados, de baixo custo, utilizando um sensor Levelogger modelo 3001 Solinst. Foram coletados valores de nível e temperatura do sensor instalado no lago da UNIFEI, campus Itajubá. Para a leitura do levelogger, foi utilizada a plataforma Node-RED com a Raspberry Pi, enviando os dados para a placa de desenvolvimento ESP32. Os equipamentos foram conectados na rede LoRaWAN e integrados utilizando as ferramentas The Things Network e Node-RED. O estudo demonstra a viabilidade desta aplicação IoT utilizando tecnologia de rede LoRaWAN, com custo inferior a soluções disponíveis no mercado e com a taxa de perdas de pacote inferior a 0,64%.

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Design and Analysis of a Butler Matrix at 60 GHz Compatible with Metallic-Nanowire-Filled Membrane Fabrication Platform

Elígia Simionato, Bruno Marinaro Verona, Marcela Pires de Souza, Ivan Aldaya, Jose Augusto de Oliveira, Ariana Serrano, Gustavo P. Rehder, Rafael Abrantes Penchel

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824905

Keywords: Butler matrix nanowire-filled-membrane millimetre wave

Abstract

This work describes the design and analysis of a 4 x 4 Butler matrix for applications in the 60 GHz unlicensed frequency band. Each of the constitutive blocks that make up the network - hybrid coupler, crossover, and phase shifter - were designed to be compatible with metallic-nanowire-filled membrane manufacturing process and optimized separately. Simulations were conducted using Ansys HFSS and improvements to the devices' behaviours were achieved through parametric analysis. A complete design was obtained by connecting all primary devices and each output port was connected to a series patch antenna array. The complete Butler matrix analysis revealed a device that produces the expected phase distribution and radiation at the desired angles.

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Aplicação da Decomposição Variacional de Modos na avaliação da presença de Distúrbios da Qualidade da Energia Elétrica

Maísa L F Santos, Suzete Correia, Cleumar da Silva Moreira, Alvaro M Maciel, Edgard Luiz Lopes Fabricio

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824930

Keywords: Distúrbios da Qualidade da Energia Elétrica Decomposição variacional de Modos Processamento de Sinais

Abstract

This paper discusses the use of Variational Mode Decomposition (VMD) and the Random Forest (RF) classification algorithm, applied to the classification of Electric Power Quality Disturbances (PQD). Electrical disturbances were generated without and with Gaussian noise. VMD has been used to decompose the signals into Intrinsic Mode Functions (IMFs). Characteristics of each IMF were obtained, then the RF model has been parameterized to classify the DQEEs based on these characteristics. The implemented method achieved classification accuracy of 99.49% for 50 db noise, demonstrating the versatility and great potential that this method provides.

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Análise de Tráfego de Rede com Machine Learning para Identificação de Ameaças a Dispositivos IoT

Marcelo V C Aragão, Samuel Mafra, Felipe Augusto Pereira de Figueiredo

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824939

Keywords: internet das coisas cibersegurança aprendizado de máquina

Abstract

Dispositivos IoT estão cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia, tanto em contextos particulares quanto em ambientes públicos. Consequentemente, a segurança deles também deve ser tratada com atenção. Após revisar diversas implementações da literatura, este trabalho propõe uma abordagem para detecção de ameaças baseada em análise de tráfego de rede, realizada por modelos de aprendizado de máquina. Após extensa experimentação e avaliação, foi possível produzir um modelo rapidamente treinável e altamente confiável, comprovando a eficácia da proposta e apontando direções para trabalhos futuros.

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Quantitative Assessment of VHF and UHF Bands in Brazil After the Analog TV Switch-off

Thiago Aguiar Soares, Ugo Dias

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824940

Keywords: Digital Terrestrial Television (DTT) Spectrum Policies TV White Spaces (TVWS) VHF/UHF Band

Abstract

In this paper, we study the usage of 174-216 MHz VHF band and 470-698 MHz UHF band after the analog TV switch-off in Brazil, expected to be finished in December 2023. After a database analysis, we estimated that more than 16 thousand Digital TV channels will be operative. Coverage simulations of these channels were predicted using Recommendation ITU-R P.1812, whose results show that on average 177 MHz in the studied bands will be idle in the Brazilian municipalities. Spectrum usage results indicate the viability of introducing other services rather than broadcasting in the VHF/UHF bands, such as TV White Spaces Devices, but also indicate difficulties for the deployment of Next-Generation Digital TV Systems.

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Nova estratégia de treinamento para compressão de modelo de aprendizado profundo aplicada a classificação automática de modulações

Mateus Goldbarg, Marcelo A. C. Fernandes

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824961

Keywords:

Abstract

Técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais profundas (DNNs), têm sido utilizadas com sucesso em muitos problemas de classificação automática de modulações. No entanto, os algoritmos de aprendizado profundo exigem um grande esforço computacional e isto pode ser um gargalo para detecção de modulações em tempo real. Assim, este artigo propõe uma nova estratégia de treinamento que minimiza simultaneamente as perdas de poda e quantização no treinamento de modelos compactados para reduzir a complexidade computacional de DNNs. A estratégia de treinamento proposto foi aplicada no treinamento de classificação automática de sete modulações expressas como OOK, 4ASK, 16PSK, 64APSK, AM-DSB-WC, AM-DSB-SC e FM. Uma redução substancial de pesos e operações da DNN é demonstrada, mantendo alta precisão de classificação.

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