Instituto de Telecomunicações

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Power Saving MAC Protocols in Wireless Sensor Networks: A Performance Assessment Analysis

Publication . Cotrim, Rafael Souza; Caldeira, João; Soares, Vasco N. G. J.; Gaspar, Pedro Dinis

Wireless sensor networks are an emerging technology that is used to monitor points or objects of interest in an area. Despite its many applications, this kind of network is often limited by the fact that it is difficult to provide energy to the nodes continuously, forcing the use of batteries, which restricts its operations. Network density may also lead to other problems. Sparse networks require stronger transmissions and have little redundancy while dense networks increase the chances of overhearing and interference. To address these problems, many novel medium access control (MAC) protocols have been developed through the years. The objective of this study is to assess the effectiveness of the T-MAC, B-MAC, and RI-MAC protocols in a variable density network used to collect data inside freight trucks carrying fruits that perish quickly. This article is part of the PrunusPós project, which aims to increase the efficiency of peach and cherry farming in Portugal. The comparison was done using the OMNET++ simulation framework. Our analysis covers the behavior and energetic properties of these protocols as the density of the network increases and shows that RI-MAC is more adaptable and consumes less energy than the alternatives.

2021Journal article

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Severity classification in cases of Collagen VI-related myopathy with Convolutional Neural Networks and handcrafted texture features

Publication . Rodrigues, Rafael; Quijano-Roy, Susana; Carlier, Robert-Yves; Pinheiro, Antonio M. G.

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a non-invasive tool for the clinical assessment of low-prevalence neuromuscular disorders. Automated diagnosis methods might reduce the need for biopsies and provide valuable information on disease follow-up. In this paper, three methods are proposed to classify target muscles in Collagen VI-related myopathy cases, based on their degree of involvement, notably a Convolutional Neural Network, a Fully Connected Network to classify texture features, and a hybrid method combining the two feature sets. The proposed methods were evaluated on axial T1-weighted Turbo Spin-Echo MRI from 26 subjects, including Ullrich Congenital Muscular Dystrophy and Bethlem Myopathy patients at different evolution stages. The hybrid model achieved the best cross-validation results, with a global accuracy of 93.8%, and F-scores of 0.99, 0.82, and 0.95, for healthy, mild and moderate/severe cases, respectively.

2022-10Journal article

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Investigating Inclusiveness and Backward Compatibility of IEEE 802.11be Multi-link Operation

Publication . Medda, Daniele; Chatzimisios, Periklis; Velez, Fernando J.; Iossifides, Athanasios; Wagen, Jean-Frédéric

Nowadays is not possible to avoid considering the coexistence and the fusion of different wireless technologies as completely separated entities. The ever-growing number of devices employing multi-RATs (Radio Access Technologies) that require continuous wireless connectivity is posing great challenges. Furthermore, the requirements in terms of both throughput and latency originated by the use cases, are pushing the current technologies to their limits, especially for indoor dense deployments that are usually covered by Wi-Fi. The IEEE 802.11 Working Group is currently tackling such challenges by working on a new amendment of the standard (namely 802.11be), which introduces, among other novelties, the multi-link operation (MLO). Through MLO, the target is to achieve simultaneous transmission over multiple bands to obtain massive bitrate up to 40 Gbps. The introduction of MLO poses challenges on the coexistence with older legacy devices in mixed networks. This contribution explores how the coexistence of legacy IEEE 802.11 devices and new IEEE 802.11be devices realizing the proposed multi-link feature can be improved by using an appropriate static band assignment policy. Another issue is how the overall network behaves when varying the number of devices and the legacy/new nodes ratio. Simulations for three different band allocation cases close to reality are developed. Performance results in terms of aggregated, average throughput and fairness are derived for different conditions.

2022-11-28Conference object

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Comparação do Desempenho da Plataforma Apache OpenWhisk em Ambiente Local Usando Kubernetes e na IBM Cloud

Publication . Gimbi, Gilberto Maloco Mpaca; Freire, Mário Marques

Os recentes avanços nas tecnologias de virtualização e computação em nuvem levaram o surgimento da computação sem servidor, uma tecnologia também conhecida como FunctionasaService. É um modelo de computação em nuvem que visa abstrair a gestão de servidores e as decisões de infraestrutura de baixo nível dos utilizadores, sendo que o utilizador cria, desenvolve e implanta funções e aplicações e a gestão do servidor fica a cargo de provedor de serviço de nuvem. Atualmente, os principais provedores de serviços em nuvem pública oferecem plataformas de computação sem servidor. No entanto, tais plataformas requerem que as funções sejam escritas ou implantadas de uma determinada maneira, o que resulta em vendor lockin (dependência do fornecedor). Várias plataformas sem servidor open source foram propostas para permitir a execução de computação sem servidor em infraestruturas privadas, de maneira a evitar, assim, qualquer forma de dependência de fornecedores. Esta dissertação pretende comparar o desempenho da plataforma sem servidor open source Apache OpenWhisk numa implementação local, e a plataforma sem servidor da IBM Cloud, denominado de IBM Cloud Functions que usa Apache OpenWhisk como gestão para funções como serviço. No ambiente local, Apache Openwhisk foi implementada no cluster do Kubernetes, as configurações, execuções e invocações de funções foi feita usando a ferramenta de linha de comando da Apache OpenWhisk, conhecido como CLI OpenWhisk (wsk). Na IBM Cloud, as mesmas foram feitas na interface de utilizador baseada em Web da IBM Cloud Functions. Os experimentos envolveram tempo de respostas de invocações de funções usando a linguagens PHP. Para avaliação de tempo de respostas foi usada a ferramenta de monitorização Prometheus e Grafana no ambiente local, na IBM foi através IBM Cloud Functions Dashboad.

2021-07-16Master thesis

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Avaliação de Desempenho de Sistemas de Detecção de Intrusões Baseados em Anomalias a Nível de Contentor para Aplicações MultiTenant Usando Algoritmos de Aprendizagem Automática

Publication . Cavalcanti, Marcos Aurelio Oliveira; Freire, Mário Marques

A virtualização dos recursos computacionais proporcionadas pelos contentores tem ganho cada vez mais atenção e tem sido amplamente utilizada na computação em nuvem. Essa nova demanda por tecnologia de contentores vem crescendo e o uso de Docker e Kubernetes é considerável. De acordo com pesquisas recentes de tecnologia, os contentores agora são comuns. No entanto, atualmente, um dos maiores desafios surge do fato de que vários contentores, com proprietários diferentes, podem coabitar no mesmo host. Em ambientes multitenant baseados em contentor, as questões de segurança são uma grande preocupação. A segurança nestes ambientes é um elemento essencial para proteção dos recursos computacionais, sistemas e dados. Muitas atividades de investigação nesta área visam aprimorar os mecanismos de sistema de deteção de intrusões. O método de deteção de intrusões por anomalias é um meio de monitorização do comportamento do sistema que define o que é normal e procura por atividades que se desviem do comportamento normal préestabelecido, denominadas de anomalias. Este trabalho de investigação apresenta uma avaliação de desempenho de algoritmos de aprendizagem automática na deteção de intrusões em ambiente multitenant em contentores. Na campanha experimental desta investigação foram adotadas três configurações diferentes para os classificadores: A) classificação das chamadas de sistema usando Label Encoder e One Hot Encoder, B) classificação das chamadas de sistema utilizando o algoritmo janela deslizante com Label Encoder e One Hot Encoder e C) classificação das chamadas de sistema com as técnicas janela deslizante e Bag of System Calls (BoSC). Os melhores resultados de classificação na deteção de intrusões neste ambiente foram obtidos com os algoritmos Decision Tree e Random Forest, usando uma janela deslizante de tamanho 30 e o algoritmos BoSC, atingindo ambos uma FMeasure de 99,8%. Contudo, o algoritmo Decision Tree tem um menor tempo de execução e consome menos CPU e memória do que o algoritmo Random Forest.

2021-07-16Master thesis

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