SBC OpenLib (SOL)
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"SOL: The Open Digital Library of SBC"
No full textEste livreto apresenta a SOL (SBC OpenLib), uma biblioteca digital de acesso aberto lançada pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) em julho de 2018. A SOL visa promover o acesso livre ao conhecimento científico da computação brasileira.This booklet introduces SOL (SBC OpenLib), an open-access digital library launched by the Brazilian Computing Society (SBC) in July 2018. SOL aims to promote free access to Brazilian scientific computing knowledge
Short Courses of the 24th Brazilian Symposium on Information and Computational Systems Security
No full textÉ com grande satisfação que apresentamos a seleção de capítulos deste livro, que compila os minicursos do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), realizado em São José dos Campos - SP, de 16 a 19 de setembro de 2024. Recebemos 11 propostas de minicursos, das quais 4 foram aceitas para publicação neste livro e para apresentação no evento, resultando em uma taxa de aceitação de 36%.
Os minicursos do SBSeg têm evoluído para responder às demandas do público do evento, buscando atender tanto aqueles que preferem conteúdos práticos quanto aqueles que desejam explorar as fronteiras do conhecimento em cibersegurança. Os capítulos deste livro refletem essa diversidade, abrangendo desde fundamentações teóricas até aplicações concretas.
Cada minicurso selecionado corresponde a um capítulo de 47 a 67 páginas deste livro, com conteúdo ministrado, por especialistas, de forma presencial durante o evento. Na sequência, apresentamos resumidamente o conteúdo desses capítulos.
O Capítulo 1, intitulado "Ciência de Dados Aplicada à Cibersegurança: Teoria e Prática", explora como a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial podem ser aplicadas na cibersegurança. O conteúdo abrange desde a análise de grandes volumes de dados até a identificação de vulnerabilidades e a detecção de intrusos. Além de apresentar os conceitos fundamentais e metodologias, o capítulo demonstra o uso prático dessas técnicas em projetos de pesquisa nacionais, como o MENTORED, incentivando colaborações entre universidades e instituições de pesquisa no Brasil.
O Capítulo 2, intitulado "Ferramentas de Jailbreaking para Grandes Modelos de Línguas: Aprendizado de Máquina no Contexto Adversário", aborda as vulnerabilidades e desafios de segurança em sistemas de IA, com foco nos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Explora ameaças como envenenamento de dados e violações de privacidade, e discute técnicas e ferramentas para mitigar esses riscos. Além dos aspectos teóricos, o capítulo fala sobre normas e boas práticas recomendadas por órgãos internacionais, como o NIST e a ENISA, para proteger esses complexos sistemas.
O Capítulo 3, intitulado "Ambientes de Computação Segura", em especial, os chamados Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs), aprofunda nas tecnologias que garantem a segurança e privacidade de dados em ambientes interconectados. Cobre características como isolamento seguro, criptografia, e resistência a ataques, além de sua aplicação em dispositivos móveis e sistemas operacionais. São explorados exemplos práticos, como o uso em sistemas de pagamento e autenticação biométrica, bem como desafios na adoção de TEEs em novas plataformas, incluindo RISC-V e ambientes de nuvem.
O Capítulo 4, intitulado "Análise Forense Aplicada ao Bitcoin", oferece uma visão abrangente da análise forense aplicada ao Bitcoin, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Ele inicia com uma introdução teórica ao ecossistema Bitcoin, detalhando a blockchain e os desafios das transações pseudônimas. Em seguida, aborda métodos de coleta e análise de dados da blockchain, incluindo a aplicação de heurísticas para rastrear transações em mixers e o uso de OSINT para enriquecer a análise. O capítulo também discute a aplicação de modelos de aprendizado de máquina para detectar atividades ilícitas e melhorar a precisão das investigações forenses.
Para finalizar essa mensagem, gostaríamos de expressar nossa profunda gratidão a todos os autores que submeteram suas propostas de minicursos do SBSeg 2024, esse esforço incrível e qualidade das propostas auxilia o contínuo crescimento e relevância deste evento anual. E em especial, os autores dos minicursos selecionados, que dedicaram seu tempo e expertise para preparar 50 páginas de cada capítulo que compõem este livro.
Também gostaria de expressar respeito e gratidão aos membros do Comitê de Programa por sua valiosa contribuição voluntária no processo de avaliação e seleção dos minicursos. Também estendemos nossos agradecimentos aos coordenadores gerais do SBSeg 2024, os professores Lourenço Alves Pereira Júnior (ITA) e Diego Kreutz (UNIPAMPA), pela dedicação, ajustes operacionais e orientações fornecidas, e por confiarem em nós para coordenar os trabalhos de minicursos desta edição.
Esperamos que todos aproveitem ao máximo o conteúdo deste livro!It is with great pleasure that we present the selection of chapters from this book, which compiles the minicourses from the 24th Brazilian Symposium on Information and Computational Systems Security (SBSeg), held in São José dos Campos - SP, Brazil, from September 16 to 19, 2024. We received 11 minicourse proposals, of which 4 were accepted for publication in this book and for presentation at the event, resulting in an acceptance rate of 36%.
The SBSeg short courses have evolved to meet the demands of the event\u27s audience, aiming to cater to both those who prefer practical content and those who wish to explore the frontiers of knowledge in cybersecurity. The chapters in this book reflect this diversity, covering everything from theoretical foundations to practical applications.
Each selected short course corresponds to a chapter of 47 to 67 pages in this book, with content delivered by experts in person during the event. Below, we briefly present the content of these chapters.
Chapter 1, titled "Data Science Applied to Cybersecurity: Theory and Practice," explores how Data Science and Artificial Intelligence can be applied in cybersecurity. The content ranges from analyzing large volumes of data to identifying vulnerabilities and detecting intrusions. In addition to presenting fundamental concepts and methodologies, the chapter demonstrates the practical use of these techniques in national research projects such as MENTORED, encouraging collaborations between universities and research institutions in Brazil.
Chapter 2, titled "Jailbreaking Tools for Large Language Models: Machine Learning in Adversarial Context," addresses the vulnerabilities and security challenges in AI systems, focusing on Large Language Models (LLMs). It explores threats such as data poisoning and privacy breaches and discusses techniques and tools to mitigate these risks. Besides theoretical aspects, the chapter covers standards and best practices recommended by international bodies like NIST and ENISA to protect these complex systems.
Chapter 3, titled "Secure Computing Environments," particularly Trusted Execution Environments (TEEs), delves into technologies that ensure data security and privacy in interconnected environments. It covers features such as secure isolation, encryption, and resistance to attacks, as well as its application in mobile devices and operating systems. Practical examples are explored, such as the use in payment systems and biometric authentication, as well as challenges in adopting TEEs in new platforms, including RISC-V and cloud environments.
Chapter 4, titled "Forensic Analysis Applied to Bitcoin," provides a comprehensive view of forensic analysis applied to Bitcoin using machine learning techniques. It begins with a theoretical introduction to the Bitcoin ecosystem, detailing the blockchain and the challenges of pseudonymous transactions. It then covers methods for collecting and analyzing blockchain data, including the application of heuristics to track transactions in mixers and the use of OSINT to enrich the analysis. The chapter also discusses the application of machine learning models to detect illicit activities and improve the accuracy of forensic investigations.
In closing this message, we would like to express our deep gratitude to all the authors who submitted their minicourse proposals for SBSeg 2024; this incredible effort and the quality of the proposals contribute to the ongoing growth and relevance of this annual event. Special thanks to the authors of the selected minicourses, who dedicated their time and expertise to prepare 50 pages for each chapter in this book.
We also wish to express our respect and gratitude to the Program Committee members for their valuable voluntary contribution in the evaluation and selection process of the minicourses. Our thanks also go to the general coordinators of SBSeg 2024, Professors Lourenço Alves Pereira Júnior (ITA) and Diego Kreutz (UNIPAMPA), for their dedication, operational adjustments, guidance provided, and for entrusting us with coordinating the minicourse efforts for this edition.
We hope everyone enjoys the content of this book to the fullest
Short Courses of the 24th Brazilian Symposium on Information and Computational Systems Security
No full textÉ com grande satisfação que apresentamos a seleção de capítulos deste livro, que compila os minicursos do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), realizado em São José dos Campos - SP, de 16 a 19 de setembro de 2024. Recebemos 11 propostas de minicursos, das quais 4 foram aceitas para publicação neste livro e para apresentação no evento, resultando em uma taxa de aceitação de 36%.
Os minicursos do SBSeg têm evoluído para responder às demandas do público do evento, buscando atender tanto aqueles que preferem conteúdos práticos quanto aqueles que desejam explorar as fronteiras do conhecimento em cibersegurança. Os capítulos deste livro refletem essa diversidade, abrangendo desde fundamentações teóricas até aplicações concretas.
Cada minicurso selecionado corresponde a um capítulo de 47 a 67 páginas deste livro, com conteúdo ministrado, por especialistas, de forma presencial durante o evento. Na sequência, apresentamos resumidamente o conteúdo desses capítulos.
O Capítulo 1, intitulado "Ciência de Dados Aplicada à Cibersegurança: Teoria e Prática", explora como a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial podem ser aplicadas na cibersegurança. O conteúdo abrange desde a análise de grandes volumes de dados até a identificação de vulnerabilidades e a detecção de intrusos. Além de apresentar os conceitos fundamentais e metodologias, o capítulo demonstra o uso prático dessas técnicas em projetos de pesquisa nacionais, como o MENTORED, incentivando colaborações entre universidades e instituições de pesquisa no Brasil.
O Capítulo 2, intitulado "Ferramentas de Jailbreaking para Grandes Modelos de Línguas: Aprendizado de Máquina no Contexto Adversário", aborda as vulnerabilidades e desafios de segurança em sistemas de IA, com foco nos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Explora ameaças como envenenamento de dados e violações de privacidade, e discute técnicas e ferramentas para mitigar esses riscos. Além dos aspectos teóricos, o capítulo fala sobre normas e boas práticas recomendadas por órgãos internacionais, como o NIST e a ENISA, para proteger esses complexos sistemas.
O Capítulo 3, intitulado "Ambientes de Computação Segura", em especial, os chamados Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs), aprofunda nas tecnologias que garantem a segurança e privacidade de dados em ambientes interconectados. Cobre características como isolamento seguro, criptografia, e resistência a ataques, além de sua aplicação em dispositivos móveis e sistemas operacionais. São explorados exemplos práticos, como o uso em sistemas de pagamento e autenticação biométrica, bem como desafios na adoção de TEEs em novas plataformas, incluindo RISC-V e ambientes de nuvem.
O Capítulo 4, intitulado "Análise Forense Aplicada ao Bitcoin", oferece uma visão abrangente da análise forense aplicada ao Bitcoin, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Ele inicia com uma introdução teórica ao ecossistema Bitcoin, detalhando a blockchain e os desafios das transações pseudônimas. Em seguida, aborda métodos de coleta e análise de dados da blockchain, incluindo a aplicação de heurísticas para rastrear transações em mixers e o uso de OSINT para enriquecer a análise. O capítulo também discute a aplicação de modelos de aprendizado de máquina para detectar atividades ilícitas e melhorar a precisão das investigações forenses.
Para finalizar essa mensagem, gostaríamos de expressar nossa profunda gratidão a todos os autores que submeteram suas propostas de minicursos do SBSeg 2024, esse esforço incrível e qualidade das propostas auxilia o contínuo crescimento e relevância deste evento anual. E em especial, os autores dos minicursos selecionados, que dedicaram seu tempo e expertise para preparar 50 páginas de cada capítulo que compõem este livro.
Também gostaria de expressar respeito e gratidão aos membros do Comitê de Programa por sua valiosa contribuição voluntária no processo de avaliação e seleção dos minicursos. Também estendemos nossos agradecimentos aos coordenadores gerais do SBSeg 2024, os professores Lourenço Alves Pereira Júnior (ITA) e Diego Kreutz (UNIPAMPA), pela dedicação, ajustes operacionais e orientações fornecidas, e por confiarem em nós para coordenar os trabalhos de minicursos desta edição.
Esperamos que todos aproveitem ao máximo o conteúdo deste livro!It is with great pleasure that we present the selection of chapters from this book, which compiles the minicourses from the 24th Brazilian Symposium on Information and Computational Systems Security (SBSeg), held in São José dos Campos - SP, Brazil, from September 16 to 19, 2024. We received 11 minicourse proposals, of which 4 were accepted for publication in this book and for presentation at the event, resulting in an acceptance rate of 36%.
The SBSeg short courses have evolved to meet the demands of the event\u27s audience, aiming to cater to both those who prefer practical content and those who wish to explore the frontiers of knowledge in cybersecurity. The chapters in this book reflect this diversity, covering everything from theoretical foundations to practical applications.
Each selected short course corresponds to a chapter of 47 to 67 pages in this book, with content delivered by experts in person during the event. Below, we briefly present the content of these chapters.
Chapter 1, titled "Data Science Applied to Cybersecurity: Theory and Practice," explores how Data Science and Artificial Intelligence can be applied in cybersecurity. The content ranges from analyzing large volumes of data to identifying vulnerabilities and detecting intrusions. In addition to presenting fundamental concepts and methodologies, the chapter demonstrates the practical use of these techniques in national research projects such as MENTORED, encouraging collaborations between universities and research institutions in Brazil.
Chapter 2, titled "Jailbreaking Tools for Large Language Models: Machine Learning in Adversarial Context," addresses the vulnerabilities and security challenges in AI systems, focusing on Large Language Models (LLMs). It explores threats such as data poisoning and privacy breaches and discusses techniques and tools to mitigate these risks. Besides theoretical aspects, the chapter covers standards and best practices recommended by international bodies like NIST and ENISA to protect these complex systems.
Chapter 3, titled "Secure Computing Environments," particularly Trusted Execution Environments (TEEs), delves into technologies that ensure data security and privacy in interconnected environments. It covers features such as secure isolation, encryption, and resistance to attacks, as well as its application in mobile devices and operating systems. Practical examples are explored, such as the use in payment systems and biometric authentication, as well as challenges in adopting TEEs in new platforms, including RISC-V and cloud environments.
Chapter 4, titled "Forensic Analysis Applied to Bitcoin," provides a comprehensive view of forensic analysis applied to Bitcoin using machine learning techniques. It begins with a theoretical introduction to the Bitcoin ecosystem, detailing the blockchain and the challenges of pseudonymous transactions. It then covers methods for collecting and analyzing blockchain data, including the application of heuristics to track transactions in mixers and the use of OSINT to enrich the analysis. The chapter also discusses the application of machine learning models to detect illicit activities and improve the accuracy of forensic investigations.
In closing this message, we would like to express our deep gratitude to all the authors who submitted their minicourse proposals for SBSeg 2024; this incredible effort and the quality of the proposals contribute to the ongoing growth and relevance of this annual event. Special thanks to the authors of the selected minicourses, who dedicated their time and expertise to prepare 50 pages for each chapter in this book.
We also wish to express our respect and gratitude to the Program Committee members for their valuable voluntary contribution in the evaluation and selection process of the minicourses. Our thanks also go to the general coordinators of SBSeg 2024, Professors Lourenço Alves Pereira Júnior (ITA) and Diego Kreutz (UNIPAMPA), for their dedication, operational adjustments, guidance provided, and for entrusting us with coordinating the minicourse efforts for this edition.
We hope everyone enjoys the content of this book to the fullest
Short Courses of the 24th Brazilian Symposium on Information and Computational Systems Security
No full textÉ com grande satisfação que apresentamos a seleção de capítulos deste livro, que compila os minicursos do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), realizado em São José dos Campos - SP, de 16 a 19 de setembro de 2024. Recebemos 11 propostas de minicursos, das quais 4 foram aceitas para publicação neste livro e para apresentação no evento, resultando em uma taxa de aceitação de 36%.
Os minicursos do SBSeg têm evoluído para responder às demandas do público do evento, buscando atender tanto aqueles que preferem conteúdos práticos quanto aqueles que desejam explorar as fronteiras do conhecimento em cibersegurança. Os capítulos deste livro refletem essa diversidade, abrangendo desde fundamentações teóricas até aplicações concretas.
Cada minicurso selecionado corresponde a um capítulo de 47 a 67 páginas deste livro, com conteúdo ministrado, por especialistas, de forma presencial durante o evento. Na sequência, apresentamos resumidamente o conteúdo desses capítulos.
O Capítulo 1, intitulado "Ciência de Dados Aplicada à Cibersegurança: Teoria e Prática", explora como a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial podem ser aplicadas na cibersegurança. O conteúdo abrange desde a análise de grandes volumes de dados até a identificação de vulnerabilidades e a detecção de intrusos. Além de apresentar os conceitos fundamentais e metodologias, o capítulo demonstra o uso prático dessas técnicas em projetos de pesquisa nacionais, como o MENTORED, incentivando colaborações entre universidades e instituições de pesquisa no Brasil.
O Capítulo 2, intitulado "Ferramentas de Jailbreaking para Grandes Modelos de Línguas: Aprendizado de Máquina no Contexto Adversário", aborda as vulnerabilidades e desafios de segurança em sistemas de IA, com foco nos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Explora ameaças como envenenamento de dados e violações de privacidade, e discute técnicas e ferramentas para mitigar esses riscos. Além dos aspectos teóricos, o capítulo fala sobre normas e boas práticas recomendadas por órgãos internacionais, como o NIST e a ENISA, para proteger esses complexos sistemas.
O Capítulo 3, intitulado "Ambientes de Computação Segura", em especial, os chamados Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs), aprofunda nas tecnologias que garantem a segurança e privacidade de dados em ambientes interconectados. Cobre características como isolamento seguro, criptografia, e resistência a ataques, além de sua aplicação em dispositivos móveis e sistemas operacionais. São explorados exemplos práticos, como o uso em sistemas de pagamento e autenticação biométrica, bem como desafios na adoção de TEEs em novas plataformas, incluindo RISC-V e ambientes de nuvem.
O Capítulo 4, intitulado "Análise Forense Aplicada ao Bitcoin", oferece uma visão abrangente da análise forense aplicada ao Bitcoin, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Ele inicia com uma introdução teórica ao ecossistema Bitcoin, detalhando a blockchain e os desafios das transações pseudônimas. Em seguida, aborda métodos de coleta e análise de dados da blockchain, incluindo a aplicação de heurísticas para rastrear transações em mixers e o uso de OSINT para enriquecer a análise. O capítulo também discute a aplicação de modelos de aprendizado de máquina para detectar atividades ilícitas e melhorar a precisão das investigações forenses.
Para finalizar essa mensagem, gostaríamos de expressar nossa profunda gratidão a todos os autores que submeteram suas propostas de minicursos do SBSeg 2024, esse esforço incrível e qualidade das propostas auxilia o contínuo crescimento e relevância deste evento anual. E em especial, os autores dos minicursos selecionados, que dedicaram seu tempo e expertise para preparar 50 páginas de cada capítulo que compõem este livro.
Também gostaria de expressar respeito e gratidão aos membros do Comitê de Programa por sua valiosa contribuição voluntária no processo de avaliação e seleção dos minicursos. Também estendemos nossos agradecimentos aos coordenadores gerais do SBSeg 2024, os professores Lourenço Alves Pereira Júnior (ITA) e Diego Kreutz (UNIPAMPA), pela dedicação, ajustes operacionais e orientações fornecidas, e por confiarem em nós para coordenar os trabalhos de minicursos desta edição.
Esperamos que todos aproveitem ao máximo o conteúdo deste livro!It is with great pleasure that we present the selection of chapters from this book, which compiles the minicourses from the 24th Brazilian Symposium on Information and Computational Systems Security (SBSeg), held in São José dos Campos - SP, Brazil, from September 16 to 19, 2024. We received 11 minicourse proposals, of which 4 were accepted for publication in this book and for presentation at the event, resulting in an acceptance rate of 36%.
The SBSeg short courses have evolved to meet the demands of the event\u27s audience, aiming to cater to both those who prefer practical content and those who wish to explore the frontiers of knowledge in cybersecurity. The chapters in this book reflect this diversity, covering everything from theoretical foundations to practical applications.
Each selected short course corresponds to a chapter of 47 to 67 pages in this book, with content delivered by experts in person during the event. Below, we briefly present the content of these chapters.
Chapter 1, titled "Data Science Applied to Cybersecurity: Theory and Practice," explores how Data Science and Artificial Intelligence can be applied in cybersecurity. The content ranges from analyzing large volumes of data to identifying vulnerabilities and detecting intrusions. In addition to presenting fundamental concepts and methodologies, the chapter demonstrates the practical use of these techniques in national research projects such as MENTORED, encouraging collaborations between universities and research institutions in Brazil.
Chapter 2, titled "Jailbreaking Tools for Large Language Models: Machine Learning in Adversarial Context," addresses the vulnerabilities and security challenges in AI systems, focusing on Large Language Models (LLMs). It explores threats such as data poisoning and privacy breaches and discusses techniques and tools to mitigate these risks. Besides theoretical aspects, the chapter covers standards and best practices recommended by international bodies like NIST and ENISA to protect these complex systems.
Chapter 3, titled "Secure Computing Environments," particularly Trusted Execution Environments (TEEs), delves into technologies that ensure data security and privacy in interconnected environments. It covers features such as secure isolation, encryption, and resistance to attacks, as well as its application in mobile devices and operating systems. Practical examples are explored, such as the use in payment systems and biometric authentication, as well as challenges in adopting TEEs in new platforms, including RISC-V and cloud environments.
Chapter 4, titled "Forensic Analysis Applied to Bitcoin," provides a comprehensive view of forensic analysis applied to Bitcoin using machine learning techniques. It begins with a theoretical introduction to the Bitcoin ecosystem, detailing the blockchain and the challenges of pseudonymous transactions. It then covers methods for collecting and analyzing blockchain data, including the application of heuristics to track transactions in mixers and the use of OSINT to enrich the analysis. The chapter also discusses the application of machine learning models to detect illicit activities and improve the accuracy of forensic investigations.
In closing this message, we would like to express our deep gratitude to all the authors who submitted their minicourse proposals for SBSeg 2024; this incredible effort and the quality of the proposals contribute to the ongoing growth and relevance of this annual event. Special thanks to the authors of the selected minicourses, who dedicated their time and expertise to prepare 50 pages for each chapter in this book.
We also wish to express our respect and gratitude to the Program Committee members for their valuable voluntary contribution in the evaluation and selection process of the minicourses. Our thanks also go to the general coordinators of SBSeg 2024, Professors Lourenço Alves Pereira Júnior (ITA) and Diego Kreutz (UNIPAMPA), for their dedication, operational adjustments, guidance provided, and for entrusting us with coordinating the minicourse efforts for this edition.
We hope everyone enjoys the content of this book to the fullest
Short Courses of ERCEMAPI 2024
No full textThis book presents a detailed and innovative approach to Industry 5.0, machine learning, and the impact of data imbalance on the performance of predictive models. Exploring the integration between humans and machines, the authors discuss how personalization and sustainability become central elements in the new industrial era. Additionally, it highlights the crucial role of data-driven decision systems, from the preparation and processing of large volumes of information to their integration into industrial environments. The objective is to demonstrate how these systems contribute to operational efficiency and personalization, emphasizing the importance of ethical and sustainable practices.
Throughout its chapters, the book delves into the technical challenges of implementing artificial intelligence and machine learning-based solutions, focusing on issues such as data imbalance, which directly affects model accuracy. It discusses preprocessing techniques, synthetic data generation, and advanced methodologies, such as reinforcement learning, which improve performance in unbalanced data scenarios. Furthermore, the book presents the use of blockchainbased applications, including the creation, commercialization, collection, and analysis of data in the blockchain network. Thus, the work offers a comprehensive and practical perspective, essential for professionals and researchers looking to understand the trends and challenges of Industry 5.0 and machine learning in imbalanced environments.Este livro apresenta uma abordagem detalhada e inovadora sobre a Indústria 5.0, aprendizado de máquina, e o impacto do desbalanceamento de dados no desempenho dos modelos preditivos. Explorando a integração entre humanos e máquinas, os autores discutem como a personalização e a sustentabilidade se tornam elementos centrais na nova era da indústria. Além disso, é abordado o papel crucial dos sistemas de decisão orientados por dados, desde a preparação e tratamento de grandes volumes de informações até sua integração em ambientes industriais. O objetivo é evidenciar como esses sistemas contribuem para a eficiência e a personalização das operações, destacando a relevância de práticas éticas e sustentáveis.
Ao longo de seus capítulos, o livro aprofunda-se nos desafios técnicos da implementação de soluções baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina, com foco em problemas como o desbalanceamento de dados, que afeta diretamente a acurácia dos modelos. São discutidas técnicas de pré-processamento, geração de dados sintéticos e metodologias avançadas, como o aprendizado por reforço, que permitem melhorar a performance em cenários de dados desiguais. Além disso, o livro apresenta o uso de aplicações baseadas em blockchain, e também a criação, comercialização, coleta e análise de dados na rede blockchain. A obra oferece, portanto, uma visão completa e prática, essencial para profissionais e pesquisadores que buscam compreender as tendências e os desafios da Indústria 5.0 e do aprendizado de máquina em ambientes desbalanceados
Short Courses of ERCEMAPI 2024
No full textThis book presents a detailed and innovative approach to Industry 5.0, machine learning, and the impact of data imbalance on the performance of predictive models. Exploring the integration between humans and machines, the authors discuss how personalization and sustainability become central elements in the new industrial era. Additionally, it highlights the crucial role of data-driven decision systems, from the preparation and processing of large volumes of information to their integration into industrial environments. The objective is to demonstrate how these systems contribute to operational efficiency and personalization, emphasizing the importance of ethical and sustainable practices.
Throughout its chapters, the book delves into the technical challenges of implementing artificial intelligence and machine learning-based solutions, focusing on issues such as data imbalance, which directly affects model accuracy. It discusses preprocessing techniques, synthetic data generation, and advanced methodologies, such as reinforcement learning, which improve performance in unbalanced data scenarios. Furthermore, the book presents the use of blockchainbased applications, including the creation, commercialization, collection, and analysis of data in the blockchain network. Thus, the work offers a comprehensive and practical perspective, essential for professionals and researchers looking to understand the trends and challenges of Industry 5.0 and machine learning in imbalanced environments.Este livro apresenta uma abordagem detalhada e inovadora sobre a Indústria 5.0, aprendizado de máquina, e o impacto do desbalanceamento de dados no desempenho dos modelos preditivos. Explorando a integração entre humanos e máquinas, os autores discutem como a personalização e a sustentabilidade se tornam elementos centrais na nova era da indústria. Além disso, é abordado o papel crucial dos sistemas de decisão orientados por dados, desde a preparação e tratamento de grandes volumes de informações até sua integração em ambientes industriais. O objetivo é evidenciar como esses sistemas contribuem para a eficiência e a personalização das operações, destacando a relevância de práticas éticas e sustentáveis.
Ao longo de seus capítulos, o livro aprofunda-se nos desafios técnicos da implementação de soluções baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina, com foco em problemas como o desbalanceamento de dados, que afeta diretamente a acurácia dos modelos. São discutidas técnicas de pré-processamento, geração de dados sintéticos e metodologias avançadas, como o aprendizado por reforço, que permitem melhorar a performance em cenários de dados desiguais. Além disso, o livro apresenta o uso de aplicações baseadas em blockchain, e também a criação, comercialização, coleta e análise de dados na rede blockchain. A obra oferece, portanto, uma visão completa e prática, essencial para profissionais e pesquisadores que buscam compreender as tendências e os desafios da Indústria 5.0 e do aprendizado de máquina em ambientes desbalanceados
Short Courses of the 42nd Symposium on Computer Networks and Distributed Systems
No full textThe short courses textbook of the 42th Symposium on Computer Networks and Distributed Systems comprises the short courses selected for presentation at the SBRC 2024, held in Niterói, Brazil, between May 20 and 24, 2024. The SBRC short courses textbook has traditionally been used as high-quality study material by undergraduate and graduate students as well as by IT professionals who work on computer networking and distributed systems. The short-course presentation sessions are also a significant opportunity to update the knowledge of the scientific community and to complement the attendees\u27 training. The main objective of the SBRC short courses is to offer short-term training and updating on topics not usually covered in the curriculum and to make both the students and professionals more interested in the area.O livro Minicursos do 42º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos contém os minicursos selecionados para apresentação no SBRC 2024, realizado em Niterói entre os dias 20 e 24 de maio de 2024. O Livro dos Minicursos do SBRC tem sido, tradicionalmente, utilizado como material de estudo de alta qualidade por alunos de graduação e pós-graduação, bem como por profissionais da área. As sessões de apresentação dos minicursos são, também, uma importante oportunidade para atualização de conhecimentos da comunidade científica e para a complementação da formação dos participantes. O principal objetivo dos Minicursos do SBRC é oferecer treinamento e atualização de curto prazo em temas normalmente não cobertos nas estruturas curriculares e que possuem grande interesse entre acadêmicos e profissionais
12th Jornada de Atualização em Informática na Educação
No full textAs Jornadas de Atualização em Informática na Educação (JAIE) oferecem minicursos sobre temas de relevância para a comunidade escolar. Assim, nesta edição, foram selecionados três minicursos que permitirão aos pesquisadores da área de Informática na Educação compartilhar experiências dos seus projetos com a comunidade educacional e outros interessados.
O primeiro minicurso, “DTColab: Design Thinking na Educação com Suporte de Ferramentas Computacionais Colaborativas”, destaca a importância do desenvolvimento de habilidades técnicas e interpessoais no contexto educacional. Por meio da metodologia DTColab, que integra design thinking e aprendizagem baseada em desafios, apoiada por ferramentas digitais colaborativas, é proposta uma nova maneira de promover a inovação e o engajamento dos estudantes em atividades práticas.
O segundo minicurso, “Pedagogia Neurocientífica Ativa com Jogos”, sugere uma abordagem neurocientífica para a aprendizagem. Isto é, os alunos são convidados a desenvolver jogos que, além de trabalhar o conteúdo estudado, tornam o aprendizado mais significativo e duradouro. A metodologia, baseada em estruturas cognitivas, coloca o aluno como protagonista, incentivando a exploração criativa e colaborativa do conhecimento em um ambiente de aprendizagem lúdico e interativo.
Já o terceiro minicurso, “Prática de Design Educacional: Projetando Artefatos para a Literacia de Dados”, busca refletir sobre a importância crescente da literacia de dados. Em um mundo cada vez mais inundado por informações, torna-se fundamental capacitar estudantes a lidarem, de maneira crítica e ética, com o vasto volume de dados. Com inspiração na filosofia de Paulo Freire, o minicurso propõe um currículo que prioriza a externalização do conhecimento tácito dos estudantes por meio de práticas lúdicas e colaborativas.The Jornadas de Atualização em Informática na Educação (JAIE) offers workshops on relevant topics for the school community. In this edition, three workshops have been selected to enable researchers in the field of Educational Informatics to share their project experiences with the educational community and other interested parties.
The first workshop, “DTColab: Design Thinking in Education with Support from Collaborative Computational Tools,” highlights the importance of developing technical and interpersonal skills in the educational context. Through the DTColab methodology, which integrates design thinking and challenge-based learning, supported by collaborative digital tools, a new way is proposed to promote innovation and student engagement in practical activities.
The second workshop, “Active Neuroscientific Pedagogy with Games,” suggests a neuroscientific approach to learning. That is, students are invited to develop games that not only incorporate the studied content but also make learning more meaningful and lasting. This methodology, based on cognitive structures, places the student as the protagonist, encouraging creative and collaborative knowledge exploration in a playful and interactive learning environment.
The third workshop, “Educational Design Practice: Designing Artifacts for Data Literacy,” aims to reflect on the growing importance of data literacy. In a world increasingly flooded with information, it becomes essential to equip students to handle the vast volume of data in a critical and ethical way. Inspired by Paulo Freire\u27s philosophy, this workshop proposes a curriculum that prioritizes the externalization of students\u27 tacit knowledge through playful and collaborative practices
IV Seminar on the Grand Challenges of Computing in Brazil: Presented Papers
No full textA Sociedade Brasileira de Computação organizou seu primeiro evento com o objetivo de definir seus Grandes Desafios em 2006, em São Paulo. Foi uma iniciativa pioneira em Computação no país, no sentido de planejar e direcionar a pesquisa em Computação para um período de 10 anos (de 2006 a 2016). Neste evento foram definidos cinco grandes desafios, que se mostraram ao mesmo tempo precisos e abrangentes em sua visão do futuro da Computação, tendo servido de base para os eventos posteriores, realizados em 2008, 2009, 2013 e 2014.
Em novembro de 2024 a SBC realizou uma nova edição dos Seminários dos Grandes Desafios da Computação, com a participação de mais de 80 pesquisadores e representantes da indústria, com o objetivo de fortalecer a pesquisa da comunidade científica de Computação em torno dos desafios para a próxima década. Foram propostos novos Grandes Desafios, tendo em vista os muitos avanços científicos ocorridos desde o seminário de 2006, com foco especial nos impactos socioeconômicos da Computação, diante do acelerado processo de transformação digital pelo qual passa a sociedade e da utilização de soluções computacionais em virtualmente todos os aspectos de nossa vida.
Este eBook contém os artigos apresentados neste seminário, submetidos por pesquisadores de nossa comunidade acadêmica, que ajudaram a definir os novos grandes desafios, nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados; Computação Sustentável; Cibersegurança; Ubiquidade da Internet; Computação Quântica; e Computação e Sociedade. Esperamos que estes trabalhos influenciem o desenvolvimento de projetos que avancem os estado da arte nestas áreas e gerem impactos sociais e tecnológicos no Brasil.The Brazilian Computing Society (SBC) organized its first event aimed at defining its Grand Challenges in 2006, in São Paulo. It was a pioneering initiative in the field of Computing in the country, with the purpose of planning and guiding research in Computing over a ten-year period (from 2006 to 2016). During this event, five Grand Challenges were defined, which proved to be both precise and comprehensive in their vision for the future of Computing. These challenges served as the foundation for subsequent events held in 2008, 2009, 2013, and 2014.
In November 2024, SBC held a new edition of the Grand Challenges in Computing Seminar, bringing together more than 80 researchers and industry representatives with the aim of strengthening research within the Computing scientific community around the challenges for the coming decade. New Grand Challenges were proposed in light of the many scientific advancements since the 2006 seminar, with a special focus on the socioeconomic impacts of Computing, considering the accelerated digital transformation currently underway and the widespread use of computational solutions in virtually all aspects of our lives.
This eBook contains the papers presented at the seminar, submitted by researchers from our academic community, who helped define the new Grand Challenges in the areas of Artificial Intelligence and Data Science; Sustainable Computing; Cybersecurity; Internet Ubiquity; Quantum Computing; and Computing and Society. We hope these works will inspire the development of projects that advance the state of the art in these areas and generate social and technological impact in Brazil
IV Seminar on the Grand Challenges of Computing in Brazil: Presented Papers
No full textA Sociedade Brasileira de Computação organizou seu primeiro evento com o objetivo de definir seus Grandes Desafios em 2006, em São Paulo. Foi uma iniciativa pioneira em Computação no país, no sentido de planejar e direcionar a pesquisa em Computação para um período de 10 anos (de 2006 a 2016). Neste evento foram definidos cinco grandes desafios, que se mostraram ao mesmo tempo precisos e abrangentes em sua visão do futuro da Computação, tendo servido de base para os eventos posteriores, realizados em 2008, 2009, 2013 e 2014.
Em novembro de 2024 a SBC realizou uma nova edição dos Seminários dos Grandes Desafios da Computação, com a participação de mais de 80 pesquisadores e representantes da indústria, com o objetivo de fortalecer a pesquisa da comunidade científica de Computação em torno dos desafios para a próxima década. Foram propostos novos Grandes Desafios, tendo em vista os muitos avanços científicos ocorridos desde o seminário de 2006, com foco especial nos impactos socioeconômicos da Computação, diante do acelerado processo de transformação digital pelo qual passa a sociedade e da utilização de soluções computacionais em virtualmente todos os aspectos de nossa vida.
Este eBook contém os artigos apresentados neste seminário, submetidos por pesquisadores de nossa comunidade acadêmica, que ajudaram a definir os novos grandes desafios, nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados; Computação Sustentável; Cibersegurança; Ubiquidade da Internet; Computação Quântica; e Computação e Sociedade. Esperamos que estes trabalhos influenciem o desenvolvimento de projetos que avancem os estado da arte nestas áreas e gerem impactos sociais e tecnológicos no Brasil.The Brazilian Computing Society (SBC) organized its first event aimed at defining its Grand Challenges in 2006, in São Paulo. It was a pioneering initiative in the field of Computing in the country, with the purpose of planning and guiding research in Computing over a ten-year period (from 2006 to 2016). During this event, five Grand Challenges were defined, which proved to be both precise and comprehensive in their vision for the future of Computing. These challenges served as the foundation for subsequent events held in 2008, 2009, 2013, and 2014.
In November 2024, SBC held a new edition of the Grand Challenges in Computing Seminar, bringing together more than 80 researchers and industry representatives with the aim of strengthening research within the Computing scientific community around the challenges for the coming decade. New Grand Challenges were proposed in light of the many scientific advancements since the 2006 seminar, with a special focus on the socioeconomic impacts of Computing, considering the accelerated digital transformation currently underway and the widespread use of computational solutions in virtually all aspects of our lives.
This eBook contains the papers presented at the seminar, submitted by researchers from our academic community, who helped define the new Grand Challenges in the areas of Artificial Intelligence and Data Science; Sustainable Computing; Cybersecurity; Internet Ubiquity; Quantum Computing; and Computing and Society. We hope these works will inspire the development of projects that advance the state of the art in these areas and generate social and technological impact in Brazil