{"id":5493,"date":"2026-04-10T21:10:07","date_gmt":"2026-04-11T00:10:07","guid":{"rendered":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/?page_id=5493"},"modified":"2026-04-22T22:29:25","modified_gmt":"2026-04-23T01:29:25","slug":"programacao-minicursos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/programacao-minicursos\/","title":{"rendered":"Programa\u00e7\u00e3o – Minicursos"},"content":{"rendered":"\t\t
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Minicursos<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Minicurso 1<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ataques em Aprendizado\nFederado: Impactos Pr\u00e1ticos e Estrat\u00e9gias de Mitiga\u00e7\u00e3o<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tHor\u00e1rio:<\/b> 10:15 - 15:45<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLocal:<\/b> a definir<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Autores<\/h5>
    • Helio N. Cunha Neto (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Carlos Henrique Nunes (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Raphael Ortolan (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Luiz Ladeira (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Ricardo Lundgren (UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)<\/li>
    • Ian Vilar Bastos (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Evandro Luiz Cardoso Macedo (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Rafaela Correia Brum (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Alexandre Sztajnberg (UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
    • Diogo Menezes Ferrazani Mattos (UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)<\/li><\/ul>
      Resumo<\/h5>

      Apresentar os fundamentos te\u00f3ricos e pr\u00e1ticos relacionados \u00e0 seguran\u00e7a no Aprendizado Federado (Federated Learning — FL), com \u00eanfase nos principais tipos de ataques que afetam o desempenho e a privacidade dos modelos treinados de forma descentralizada. Ser\u00e3o exploradas vulnerabilidades conhecidas, como ataques de envenenamento de modelo, infer\u00eancia de gradientes, reconstru\u00e7\u00e3o de amostras com Redes Adversariais Generativas (Generative Adversarial Networks – GAN), invers\u00e3o de modelo e ataques backdoor, assim como estrat\u00e9gias modernas de mitiga\u00e7\u00e3o, incluindo agrega\u00e7\u00e3o federada robusta, tais como median, trimmed mean e Krum, uso de privacidade diferencial e criptografia homom\u00f3rfica. O minicurso capacitar\u00e1 os participantes a implementar e avaliar ataques e defesas em ambientes simulados de FL, utilizando o arcabou\u00e7o Flower. Os participantes ter\u00e3o contato com c\u00f3digos pr\u00e1ticos e reproduz\u00edveis para a simula\u00e7\u00e3o de ataques Bizantinos e para a execu\u00e7\u00e3o de ataques de reconstru\u00e7\u00e3o de dados, permitindo avaliar empiricamente o impacto das amea\u00e7as e a efetividade das contramedidas discutidas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Minicurso 2<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Aprendizado Federado Veicular:\nda Teoria \u00e0 Pr\u00e1tica<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tHor\u00e1rio:<\/b> 10:15 - 15:45<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
      • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLocal:<\/b> a definir<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Autores<\/h5>
        • Lucas Airam C. de Souza (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Guilherme Thomaz (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Mateus da Silva Gilbert (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Vinicius Avena (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Felipe Gomes T\u00e1paro (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Jo\u00e3o Sobrinho (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Fernando Silva (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Nadjib Achir (INRIA Saclay)<\/li>
        • Miguel Elias Mitre Campista (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li>
        • Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO)<\/li><\/ul>
          Resumo<\/h5>

          O objetivo principal do minicurso \u00e9 contextualizar a execu\u00e7\u00e3o b\u00e1sica e a relev\u00e2ncia do aprendizado federado veicular. O minicurso introduz a arquitetura de aprendizado federado veicular, detalhando estrat\u00e9gias para superar os desafios de lat\u00eancia e mobilidade. Al\u00e9m disso, o minicurso discute a infraestrutura de rede necess\u00e1ria para o aprendizado federado veicular, utilizando uma abordagem de divis\u00e3o em planos de dados e controle para otimizar a transmiss\u00e3o de modelos e a orquestra\u00e7\u00e3o de tarefas. O minicurso visa comparar tecnologias de transmiss\u00e3o f\u00edsica como 5G and Beyond, enlaces laterais e sat\u00e9lites, al\u00e9m de protocolos de aplica\u00e7\u00e3o, transporte e rede. O conte\u00fado tamb\u00e9m se prop\u00f5e a identificar e oferecer caminhos para a supera\u00e7\u00e3o de desafios pr\u00e1ticos, incluindo a heterogeneidade de hardware dos clientes, as limita\u00e7\u00f5es de largura de banda do canal sem fio e a distribui\u00e7\u00e3o estat\u00edstica de dados entre os ve\u00edculos. Um ponto de destaque \u00e9 o tratamento da escassez de dados rotulados, especialmente em aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional. O alto custo para obter dados rotulados locais aumenta a import\u00e2ncia do aprendizado colaborativo com aprendizado federado, especialmente em um ambiente veicular, onde o condutor \u00e9 incapaz de produzir continuamente r\u00f3tulos de novas imagens. Assim, ser\u00e1 abordada a aplica\u00e7\u00e3o de novos paradigmas de aprendizado como o aprendizado semi-supervisionado, auto-supervisionado e o aprendizado ativo, para mitigar a depend\u00eancia de um alto volume de dados rotulados. Este \u00e9 um tema atual, pouco abordado em cursos de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, no qual o presente minicurso pretende aprofundar-se e elevar a experi\u00eancia dos participantes de forma pr\u00e1tica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          Minicurso 3<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          Agentes Inteligentes para\nConfigura\u00e7\u00e3o de Redes de Computadores: Da Teoria \u00e0 Pr\u00e1tica com LLM,\nSLM, RAG e IA Agentic<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLocal:<\/b> a definir<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            Autores<\/h5>
            • William Lima Reiznautt (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)<\/li>
            • Eduardo Coelho Cerqueira (UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAR\u00c1)<\/li>
            • Diogo Maciel Cunha (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)<\/li>
            • Leandro Villas (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)<\/li>
            • Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS)<\/li>
            • Denis Ros\u00e1rio (Federal University of Para)<\/li>
            • Allan M. de Souza (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)<\/li>
            • Nelson Fonseca (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS)<\/li><\/ul>
              Resumo<\/h5>

              Este minicurso apresenta fundamentos te\u00f3ricos e pr\u00e1ticos para o desenvolvimento de agentes inteligentes aplicados \u00e0 configura\u00e7\u00e3o e ao gerenciamento de redes de computadores, integrando conceitos cl\u00e1ssicos de redes com abordagens modernas de IA Agentic. S\u00e3o discutidos os princ\u00edpios de agentes inteligentes, incluindo percep\u00e7\u00e3o, tomada de decis\u00e3o, planejamento e execu\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es, bem como arquiteturas baseadas em Large Language Models (LLM), Small Language Models (SLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Como estudo de caso pr\u00e1tico, o curso explora a constru\u00e7\u00e3o de agentes para automa\u00e7\u00e3o de redes em ambientes Linux, utilizando iproute2 e network namespaces como uma plataforma controlada e reprodut\u00edvel para experimenta\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o do funcionamento desses agentes. Ao final do minicurso, os participantes estar\u00e3o capacitados a integrar conceitos de Intelig\u00eancia Artificial (IA) e administra\u00e7\u00e3o de sistemas, projetando agentes aplic\u00e1veis a diferentes ambientes e cen\u00e1rios de automa\u00e7\u00e3o inteligente de redes de computadores.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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              Minicurso 4<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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              Gest\u00e3o de Chaves em Redes\nQuantum-Safe: QKD, KMS e Integra\u00e7\u00e3o com Sistemas Cl\u00e1ssicos<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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              • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tHor\u00e1rio:<\/b> 10:15 - 15:45<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
              • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLocal:<\/b> a definir<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                Autores<\/h5>
                • Adriano Maia (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)<\/li>
                • Isys Nogueira de Sant’Anna (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)<\/li>
                • Marcus Elias Silva Freire (Universidade Federal da Bahia)<\/li>
                • Thiago Luigi Marinho de Mello (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)<\/li>
                • Anderson Tomkelski (SERVI\u00c7O NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL)<\/li>
                • Gabriel Caldas (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)<\/li>
                • Jo\u00e3o Marcelo Silva Souza (SENAI CIMATEC)<\/li>
                • Ricardo Parizotto (UNIVERSIDADE FEDERAL DA FRONTEIRA DO SUL)<\/li>
                • Bruno Pereira Santos (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)<\/li>
                • Maycon Peixoto (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA)<\/li><\/ul>
                  Resumo<\/h5>

                  A computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica imp\u00f5e riscos concretos aos mecanismos criptogr\u00e1ficos atuais, exigindo a transi\u00e7\u00e3o para arquiteturas de seguran\u00e7a Quantum-Safe. Nesse cen\u00e1rio, a Distribui\u00e7\u00e3o Qu\u00e2ntica de Chaves (QKD) destaca-se como tecnologia complementar, mas sua viabilidade em redes reais depende da supera\u00e7\u00e3o de desafios de interoperabilidade e gerenciamento. Este minicurso aborda o QKD sob a perspectiva da engenharia de redes e sistemas, deslocando o foco dos princ\u00edpios f\u00edsicos para a camada de gest\u00e3o de chaves (KMS) e integra\u00e7\u00e3o com infraestruturas cl\u00e1ssicas. Ser\u00e3o analisadas as principais arquiteturas de refer\u00eancia (ITU-T e ETSI), contrastando modelos focados em operadoras versus modelos orientados a servi\u00e7os. O curso oferece uma abordagem te\u00f3rico-pr\u00e1tica, culminando em um laborat\u00f3rio de implementa\u00e7\u00e3o de uma API REST baseada na especifica\u00e7\u00e3o ETSI GS QKD 014. Nesta atividade, os participantes atuar\u00e3o como Secure Application Entities (SAEs), consumindo chaves qu\u00e2nticas para aplica\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a, compreendendo o fluxo real de solicita\u00e7\u00e3o, entrega e sincroniza\u00e7\u00e3o de material criptogr\u00e1fico em um ambiente h\u00edbrido.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                  Minicurso 5<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                  Constru\u00e7\u00e3o de Sistemas de G\u00eameos\nDigitais: Uma Abordagem baseada em Middleware\n<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tData:<\/b> 29\/05 (sexta-feira)<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tHor\u00e1rio:<\/b> 10:15 - 15:45<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
                  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLocal:<\/b> a definir<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                    Autores<\/h5>
                    • Andre Gustavo Almeida (INSTITUTO FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)<\/li>
                    • Lucas Pereira (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)<\/li>
                    • Thais Vasconcelos Batista (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)<\/li>
                    • Everton Cavalcante (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE)<\/li>
                    • Flavia Delicato (UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)<\/li>
                    • Rebeca Motta (UFF UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE)<\/li><\/ul>
                      Resumo<\/h5>

                      Este minicurso tem como objetivo geral introduzir os principais conceitos de sistemas de g\u00eameos digitais (digital twins, em ingl\u00eas) e capacitar as pessoas participantes para o desenvolvimento desses sistemas com o suporte de um middleware. Os objetivos espec\u00edficos s\u00e3o: (i) apresentar os conceitos fundamentais de g\u00eameos digitais; (ii) discutir os requisitos arquiteturais e desafios de implementa\u00e7\u00e3o de sistemas de g\u00eameos digitais, com foco em sincroniza\u00e7\u00e3o; (iii) descrever como solu\u00e7\u00f5es baseadas em middleware podem dar suporte ao desenvolvimento de sistemas de g\u00eameos digitais, incluindo o gerenciamento de modelos e conex\u00e3o com entidades f\u00edsicas, e; (iv) demonstrar, de forma pr\u00e1tica, o processo de constru\u00e7\u00e3o de um sistema de g\u00eameos digitais utilizando uma solu\u00e7\u00e3o espec\u00edfica de middleware, chamada MidDiTS.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                      Minicursos Minicurso 1 Ataques em Aprendizado Federado: Impactos Pr\u00e1ticos e Estrat\u00e9gias de Mitiga\u00e7\u00e3o Data: 25\/05 (segunda-feira) Hor\u00e1rio: 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 te\u00f3ricos e pr\u00e1ticos relacionados \u00e0 seguran\u00e7a no Aprendizado Federado (Federated Learning — FL), com \u00eanfase nos principais tipos de ataques que afetam o desempenho e a privacidade dos modelos treinados de forma descentralizada. Ser\u00e3o exploradas vulnerabilidades conhecidas, como ataques de envenenamento de modelo, infer\u00eancia de gradientes, reconstru\u00e7\u00e3o de amostras com Redes Adversariais Generativas (Generative Adversarial Networks – GAN), invers\u00e3o de modelo e ataques backdoor, assim como estrat\u00e9gias modernas de mitiga\u00e7\u00e3o, incluindo agrega\u00e7\u00e3o federada robusta, tais como median, trimmed mean e Krum, uso de privacidade diferencial e criptografia homom\u00f3rfica. O minicurso capacitar\u00e1 os participantes a implementar e avaliar ataques e defesas em ambientes simulados de FL, utilizando o arcabou\u00e7o Flower. Os participantes ter\u00e3o contato com c\u00f3digos pr\u00e1ticos e reproduz\u00edveis para a simula\u00e7\u00e3o de ataques Bizantinos e para a execu\u00e7\u00e3o de ataques de reconstru\u00e7\u00e3o de dados, permitindo avaliar empiricamente o impacto das amea\u00e7as e a efetividade das contramedidas discutidas. Minicurso 2 Aprendizado Federado Veicular: da Teoria \u00e0 Pr\u00e1tica Data: 26\/05 (ter\u00e7a-feira) Hor\u00e1rio: 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 T\u00e1paro (UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO) Jo\u00e3o 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 \u00e9 contextualizar a execu\u00e7\u00e3o b\u00e1sica e a relev\u00e2ncia do aprendizado federado veicular. O minicurso introduz a arquitetura de aprendizado federado veicular, detalhando estrat\u00e9gias para superar os desafios de lat\u00eancia e mobilidade. Al\u00e9m disso, o minicurso discute a infraestrutura de rede necess\u00e1ria para o aprendizado federado veicular, utilizando uma abordagem de divis\u00e3o em planos de dados e controle para otimizar a transmiss\u00e3o de modelos e a orquestra\u00e7\u00e3o de tarefas. O minicurso visa comparar tecnologias de transmiss\u00e3o f\u00edsica como 5G and Beyond, enlaces laterais e sat\u00e9lites, al\u00e9m de protocolos de aplica\u00e7\u00e3o, transporte e rede. O conte\u00fado tamb\u00e9m se prop\u00f5e a identificar e oferecer caminhos para a supera\u00e7\u00e3o de desafios pr\u00e1ticos, incluindo a heterogeneidade de hardware dos clientes, as limita\u00e7\u00f5es de largura de banda do canal sem fio e a distribui\u00e7\u00e3o estat\u00edstica de dados entre os ve\u00edculos. Um ponto de destaque \u00e9 o tratamento da escassez de dados rotulados, especialmente em aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional. O alto custo para obter dados rotulados locais aumenta a import\u00e2ncia do aprendizado colaborativo com aprendizado federado, especialmente em um ambiente veicular, onde o condutor \u00e9 incapaz de produzir continuamente r\u00f3tulos de novas imagens. Assim, ser\u00e1 abordada a aplica\u00e7\u00e3o de novos paradigmas de aprendizado como o aprendizado semi-supervisionado, auto-supervisionado e o aprendizado ativo, para mitigar a depend\u00eancia de um alto volume de dados rotulados. Este \u00e9 um tema atual, pouco abordado em cursos de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, no qual o presente minicurso pretende aprofundar-se e elevar a experi\u00eancia dos participantes de forma pr\u00e1tica. Minicurso 3 Agentes Inteligentes para Configura\u00e7\u00e3o de Redes de Computadores: Da Teoria \u00e0 Pr\u00e1tica com LLM, SLM, RAG e IA Agentic Data: 27\/05 (quarta-feira) Hor\u00e1rio: 10:15 – 15:45 Local: a definir Autores William Lima Reiznautt (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS) Eduardo Coelho Cerqueira (UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAR\u00c1) Diogo Maciel Cunha (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS) Leandro Villas (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS) Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS) Denis Ros\u00e1rio (Federal University of Para) Allan M. de Souza (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS) Nelson Fonseca (UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS) Resumo Este minicurso apresenta fundamentos te\u00f3ricos e pr\u00e1ticos para o desenvolvimento de agentes inteligentes aplicados \u00e0 configura\u00e7\u00e3o e ao gerenciamento de redes de computadores, integrando conceitos cl\u00e1ssicos de redes com abordagens modernas de IA Agentic. S\u00e3o discutidos os princ\u00edpios de agentes inteligentes, incluindo percep\u00e7\u00e3o, tomada de decis\u00e3o, planejamento e execu\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es, bem como arquiteturas baseadas em Large Language Models (LLM), Small Language Models (SLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Como estudo de caso pr\u00e1tico, o curso explora a constru\u00e7\u00e3o de agentes para automa\u00e7\u00e3o de redes em ambientes Linux, utilizando iproute2 e network namespaces como uma plataforma controlada e reprodut\u00edvel para experimenta\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o do funcionamento desses agentes. Ao final do minicurso, os participantes estar\u00e3o capacitados a integrar conceitos de Intelig\u00eancia Artificial (IA) e administra\u00e7\u00e3o de sistemas, projetando agentes aplic\u00e1veis a diferentes ambientes e cen\u00e1rios de automa\u00e7\u00e3o inteligente de redes de computadores. Minicurso 4 Gest\u00e3o de Chaves em Redes Quantum-Safe: QKD, KMS e Integra\u00e7\u00e3o com Sistemas Cl\u00e1ssicos Data: 28\/05 (quinta-feira) Hor\u00e1rio: 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 (SERVI\u00c7O NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL) Gabriel Caldas (UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA) Jo\u00e3o 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 computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica imp\u00f5e riscos concretos aos mecanismos criptogr\u00e1ficos atuais, exigindo a transi\u00e7\u00e3o para arquiteturas de seguran\u00e7a Quantum-Safe. Nesse cen\u00e1rio, a Distribui\u00e7\u00e3o Qu\u00e2ntica de Chaves (QKD) destaca-se como tecnologia complementar, mas sua viabilidade em redes reais depende da supera\u00e7\u00e3o de desafios de interoperabilidade e gerenciamento. Este minicurso aborda<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-5493","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5493","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5493"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5493\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5695,"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5493\/revisions\/5695"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sbrc.sbc.org.br\/2026\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5493"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}