Minicursos
Minicurso 1
Ataques em Aprendizado Federado: Impactos Práticos e Estratégias de Mitigação
- Data: 25/05 (segunda-feira)
- Horário: 10:15 - 15:45
- Local: a definir
Autores
- Helio N. Cunha Neto (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Carlos Henrique Nunes (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Raphael Ortolan (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Luiz Ladeira (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Ricardo Lundgren (UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)
- Ian Vilar Bastos (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Evandro Luiz Cardoso Macedo (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Rafaela Correia Brum (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Alexandre Sztajnberg (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)
- Diogo Menezes Ferrazani Mattos (UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)
Resumo
Apresentar os fundamentos teóricos e práticos relacionados à segurança no Aprendizado Federado (Federated Learning — FL), com ênfase nos principais tipos de ataques que afetam o desempenho e a privacidade dos modelos treinados de forma descentralizada. Serão exploradas vulnerabilidades conhecidas, como ataques de envenenamento de modelo, inferência de gradientes, reconstrução de amostras com Redes Adversariais Generativas (Generative Adversarial Networks – GAN), inversão de modelo e ataques backdoor, assim como estratégias modernas de mitigação, incluindo agregação federada robusta, tais como median, trimmed mean e Krum, uso de privacidade diferencial e criptografia homomórfica. O minicurso capacitará os participantes a implementar e avaliar ataques e defesas em ambientes simulados de FL, utilizando o arcabouço Flower. Os participantes terão contato com códigos práticos e reproduzíveis para a simulação de ataques Bizantinos e para a execução de ataques de reconstrução de dados, permitindo avaliar empiricamente o impacto das ameaças e a efetividade das contramedidas discutidas.
Minicurso 2
Aprendizado Federado Veicular: da Teoria à Prática
- Data: 26/05 (terça-feira)
- Horário: 10:15 - 15:45
- Local: a definir
Autores
- Lucas Airam C. de Souza (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Guilherme Thomaz (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Mateus da Silva Gilbert (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Vinicius Avena (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Felipe Gomes Táparo (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- João Sobrinho (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Fernando Silva (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Nadjib Achir (INRIA Saclay)
- Miguel Elias Mitre Campista (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
- Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)
Resumo
O objetivo principal do minicurso é contextualizar a execução básica e a relevância do aprendizado federado veicular. O minicurso introduz a arquitetura de aprendizado federado veicular, detalhando estratégias para superar os desafios de latência e mobilidade. Além disso, o minicurso discute a infraestrutura de rede necessária para o aprendizado federado veicular, utilizando uma abordagem de divisão em planos de dados e controle para otimizar a transmissão de modelos e a orquestração de tarefas. O minicurso visa comparar tecnologias de transmissão física como 5G and Beyond, enlaces laterais e satélites, além de protocolos de aplicação, transporte e rede. O conteúdo também se propõe a identificar e oferecer caminhos para a superação de desafios práticos, incluindo a heterogeneidade de hardware dos clientes, as limitações de largura de banda do canal sem fio e a distribuição estatística de dados entre os veículos. Um ponto de destaque é o tratamento da escassez de dados rotulados, especialmente em aplicações de visão computacional. O alto custo para obter dados rotulados locais aumenta a importância do aprendizado colaborativo com aprendizado federado, especialmente em um ambiente veicular, onde o condutor é incapaz de produzir continuamente rótulos de novas imagens. Assim, será abordada a aplicação de novos paradigmas de aprendizado como o aprendizado semi-supervisionado, auto-supervisionado e o aprendizado ativo, para mitigar a dependência de um alto volume de dados rotulados. Este é um tema atual, pouco abordado em cursos de graduação e pós-graduação, no qual o presente minicurso pretende aprofundar-se e elevar a experiência dos participantes de forma prática.
Minicurso 3
Agentes Inteligentes para Configuração de Redes de Computadores: Da Teoria à Prática com LLM, SLM, RAG e IA Agentic
- Data: 27/05 (quarta-feira)
- Horário: 10:15 - 15:45
- Local: a definir
Autores
- William Lima Reiznautt (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)
- Eduardo Coelho Cerqueira (UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ)
- Diogo Maciel Cunha (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)
- Leandro Villas (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)
- Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS)
- Denis Rosário (Federal University of Para)
- Allan M. de Souza (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)
- Nelson Fonseca (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)
Resumo
Este minicurso apresenta fundamentos teóricos e práticos para o desenvolvimento de agentes inteligentes aplicados à configuração e ao gerenciamento de redes de computadores, integrando conceitos clássicos de redes com abordagens modernas de IA Agentic. São discutidos os princípios de agentes inteligentes, incluindo percepção, tomada de decisão, planejamento e execução de ações, bem como arquiteturas baseadas em Large Language Models (LLM), Small Language Models (SLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Como estudo de caso prático, o curso explora a construção de agentes para automação de redes em ambientes Linux, utilizando iproute2 e network namespaces como uma plataforma controlada e reprodutível para experimentação e compreensão do funcionamento desses agentes. Ao final do minicurso, os participantes estarão capacitados a integrar conceitos de Inteligência Artificial (IA) e administração de sistemas, projetando agentes aplicáveis a diferentes ambientes e cenários de automação inteligente de redes de computadores.
Minicurso 4
Gestão de Chaves em Redes Quantum-Safe: QKD, KMS e Integração com Sistemas Clássicos
- Data: 28/05 (quinta-feira)
- Horário: 10:15 - 15:45
- Local: a definir
Autores
- Adriano Maia (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)
- Isys Nogueira de Sant’Anna (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)
- Marcus Elias Silva Freire (Universidade Federal da Bahia)
- Thiago Luigi Marinho de Mello (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)
- Anderson Tomkelski (SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL)
- Gabriel Caldas (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)
- João Marcelo Silva Souza (SENAI CIMATEC)
- Ricardo Parizotto (UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA DO SUL)
- Bruno Pereira Santos (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)
- Maycon Peixoto (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)
Resumo
A computação quântica impõe riscos concretos aos mecanismos criptográficos atuais, exigindo a transição para arquiteturas de segurança Quantum-Safe. Nesse cenário, a Distribuição Quântica de Chaves (QKD) destaca-se como tecnologia complementar, mas sua viabilidade em redes reais depende da superação de desafios de interoperabilidade e gerenciamento. Este minicurso aborda o QKD sob a perspectiva da engenharia de redes e sistemas, deslocando o foco dos princípios físicos para a camada de gestão de chaves (KMS) e integração com infraestruturas clássicas. Serão analisadas as principais arquiteturas de referência (ITU-T e ETSI), contrastando modelos focados em operadoras versus modelos orientados a serviços. O curso oferece uma abordagem teórico-prática, culminando em um laboratório de implementação de uma API REST baseada na especificação ETSI GS QKD 014. Nesta atividade, os participantes atuarão como Secure Application Entities (SAEs), consumindo chaves quânticas para aplicações de segurança, compreendendo o fluxo real de solicitação, entrega e sincronização de material criptográfico em um ambiente híbrido.
Minicurso 5
Construção de Sistemas de Gêmeos Digitais: Uma Abordagem baseada em Middleware
- Data: 29/05 (sexta-feira)
- Horário: 10:15 - 15:45
- Local: a definir
Autores
- Andre Gustavo Almeida (INSTITUTO FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)
- Lucas Pereira (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)
- Thais Vasconcelos Batista (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)
- Everton Cavalcante (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)
- Flavia Delicato (UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)
- Rebeca Motta (UFF UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)
Resumo
Este minicurso tem como objetivo geral introduzir os principais conceitos de sistemas de gêmeos digitais (digital twins, em inglês) e capacitar as pessoas participantes para o desenvolvimento desses sistemas com o suporte de um middleware. Os objetivos específicos são: (i) apresentar os conceitos fundamentais de gêmeos digitais; (ii) discutir os requisitos arquiteturais e desafios de implementação de sistemas de gêmeos digitais, com foco em sincronização; (iii) descrever como soluções baseadas em middleware podem dar suporte ao desenvolvimento de sistemas de gêmeos digitais, incluindo o gerenciamento de modelos e conexão com entidades físicas, e; (iv) demonstrar, de forma prática, o processo de construção de um sistema de gêmeos digitais utilizando uma solução específica de middleware, chamada MidDiTS.
