Eduardo Kugler Viegas

O Dr. Eduardo Kugler Viegas é professor Adjunto da Pontíficia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) desde 2018, atualmente é Bolsista de Produtividade CNPq e possui mais de uma década de experiência na academia e na indústria. Atua principalmente na aplicação de Aprendizagem de Máquina, Sistemas Distribuidos e Segurança da Informação para sistemas computacionais. Durante sua carreira, Eduardo liderou pesquisas aplicadas de alto impacto que foram implementadas em produtos de mercado, como smartphones Samsung, elevando significativamente a segurança de dispositivos com recursos limitados. Seu trabalho resultou em 10 patentes submetidas e 26 registros de software, além de ter contribuído com mais de 90 trabalhos de pesquisa em conferências e periódicos de renome. Suas publicações podem ser encontradas em periódicos como IEEE Transactions on Computers, IEEE Internet of Things Journal, IEEE Transactions on Network and Service Management, Elsevier Computer Networks, Elsevier Computers Security, Elsevier Future Generation Computer Systems, dentre outros periódicos de alto impacto científico. Suas mais de 40 apresentações em conferências internacionais destacam sua habilidade em compartilhar conhecimentos e promover o avanço no campo da segurança de informação. Eduardo também atuou como coordenador geral do XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg) em 2025. Eduardo obteve seu doutorado em Ciência da Computação na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) em 2017, sendo agraciado com o título de melhor doutorado do Brasil por sua tese em segurança da informação no SBSeg. Seu trabalho acadêmico e na indústria tem sido focado em enfrentar desafios de segurança do mundo real através da aplicação de tecnologias de ponta, como computação em nuvem, Big Data, Machine Learning, redes definidas por software e técnicas avançadas de detecção de intrusão. Eduardo atualmente atua na orientação em seu grupo de pesquisa com o total de 14 alunos de mestrado, 10 alunos de doutorado, e 6 estudantes de iniciação científica.

Informações coletadas do Lattes em 28/03/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Informatica

2016 - 2018

Pontifícia Universidade Católica do Paraná
Título: Towards Reliable Intrusion Detection in High-Speed Networks
Orientador: em Universidade de Lisboa ( Alysson Bessani)
com , Ano de obtenção: 2018. Altair Olivo Santin. Coorientador: Alysson Bessani. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Informática

2014 - 2016

Pontifícia Universidade Católica do Paraná
Título: Detecção de Intrusão Baseada em Anomalia Para Ambientes de Produção
Orientador: Altair Olivo Santin
, Ano de Obtenção: 2016.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Graduação em Ciência da Computação

2010 - 2013

Pontifícia Universidade Católica do Paraná
Título: Desenvolvimento de IDS em SOC baseado em FPGA
Orientador: Altair Olivo Santin

Formação complementar

2014 - 2014

Extensão universitária em Brazil Educational Program for iOS Development (BEPiD). (Carga horária: 600h). , Pontifícia Universidade Católica do Paraná, PUC/PR, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Segurança e Sistemas de Informação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas distribuídos.

Organização de eventos

VIEGAS, E. K. . Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg). 2025. (Congresso).

Participação em eventos

ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC). 2025. (Simpósio).

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). Evaluating Parental Readiness to Manage Children's Privacy Across Social Media Platforms. 2025. (Congresso).

International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA). 2025. (Simpósio).

XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg).Avaliação da Competência Parental na Gestão da Privacidade dos Filhos em Ambientes Digitais. 2025. (Simpósio).

IEEE International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC). Network-based Intrusion Detection Through Image-based CNN and Transfer Learning. 2024. (Congresso).

International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2024). A Review of Social Network Regulations and Mechanisms for Safeguarding Children's Privacy. 2024. (Congresso).

International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Towards a Feasible Palm Vein Verification Scheme Using Deep Autoencoder and Siamese Networks. 2024. (Congresso).

XV Seminário de Pesquisa do PPGIa. 2024. (Seminário).

IEEE Consumer Communications & Networking Conference (CCNC). Towards a Reliable Hierarchical Android Malware Detection Through Image-based CNN. 2023. (Congresso).

IEEE Consumer Communications & Networking Conference (CCNC). A Generative Adversarial Network-based Attack for Audio-based Condition Monitoring Systems. 2023. (Congresso).

IX Simpósio de Prática Docente PUCPR.Um ambiente computacional seguro e isolado para realização de atividades práticas de CiberSegurança. 2023. (Simpósio).

XIV Seminário de Pesquisa. 2023. (Seminário).

48th Annual Conference of the Industrial Electronics Society IECON 2022 Conference. A Machine Learning-Based Digital Twin Model for Pressure Prediction in the Fuel Injection System. 2022. (Congresso).

Cyber Security in Networking Conference (CSNet). A Stream Learning Intrusion Detection System for Concept Drifting Network Traffic. 2022. (Congresso).

IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). Detection of Service Provider Hardware Over-commitment in Container Orchestration Environments. 2022. (Congresso).

IEEE International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC 2022). Towards Multi-view Android Malware Detection Through Image-based Deep Learning. 2022. (Congresso).

USENIX Security Symposium. 2022. (Congresso).

17th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WIMOB). A Deep Autoencoder and RNN Model for Indoor Localization with Variable Propagation Loss. 2021. (Congresso).

XXI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). Um Modelo de Detecção de Intrusão baseado em Deep Autoencoders e Transfer Learning. 2021. (Congresso).

46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IES). A Host-based Intrusion Detection Model Based on OS Diversity for SCADA. 2020. (Congresso).

IEEE International Conference on Communications (ICC). A Reliable Semi-Supervised Intrusion Detection Model: One Year of Network Traffic Anomalies. 2020. (Congresso).

IX Seminário de Pesquisa. 2020. (Seminário).

XX Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). Towards Reliable Intrusion Detection in High Speed Networks. 2020. (Congresso).

Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuidos.Towards Reliable Intrusion Detection in High-Speed Networks. 2019. (Simpósio).

VIII Seminário de Pesquisa do PPGIa. 2019. (Seminário).

XXXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Towards Reliable Intrusion Detection in High-Speed Networks. 2019. (Congresso).

CASE - Conferência Anual de Startups e Empreendedorismo. 2018. (Congresso).

V Seminário de Pesquisa.Towards Reliable Intrusion Detection: on Dealing With Ten Years of Network Traffic Anomalies. 2018. (Seminário).

XXIII Symposium on Computers and Communications (ISCC).Enabling Anomaly-based Intrusion Detection Through Model Generalization. 2018. (Simpósio).

2nd LaSIGE Workshop. 2017. (Oficina).

NavTalks, Informal talks given at Navigators in University of Lisbon.Network-based Intrusion Detection: on Protecting a Moving Target. 2017. (Encontro).

XXII Symposium on Computers and Communications (ISCC).Stream learning and anomaly-based intrusion detection in the adversarial settings. 2017. (Simpósio).

XXVIII International Conference on Communications (ICC).A Multi-domain Role Activation Model. 2017. (Simpósio).

I Seminário de Pesquisa. 2016. (Seminário).

International Security Education Workshop. 2015. (Seminário).

Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2015. (Seminário).

Workshop on Energy-Efficient Security for SoC Devices.EEIDS: Method and Energy-Efficient FPGA- based SoC Implementation for Anomaly Detection System. 2015. (Encontro).

IEEE Symposium on Security and Privacy. 2014. (Simpósio).

Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2014. (Simpósio).

Workshop on Energy-Efficient Security for SoC Devices.EEIDS: Method and Energy-Efficient FPGA- based SoC Implementation for Anomaly Detection System. 2014. (Encontro).

Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2013. (Simpósio).

Workshop on Energy-Efficient Security for SoC Devices.EEIDS: Method and Energy-Efficient FPGA- based SoC Implementation for Anomaly Detection System. 2013. (Oficina).

XXI Seminário de Iniciação Científica da PUCPR.Monitoramento da Saúde de Servidores de Rede. 2013. (Seminário).

Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2012. (Simpósio).

XX Seminário de Iniciação Científica da PUCPR (SEMIC).Uma Arquitetura para Auditoria Transparente dos Serviços Providos em Nuvem Computacional. 2012. (Seminário).

Participação em bancas

Aluno: ANDRÉ LUIZ DE SOUZA PAULA

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.HOCHULI, A. G.; LAROCA, R.;GREGIO, A. R. A.. DIVERSIDADE EM CONJUNTOS DE AUTOENCODERS PARA DETECÇÃO DE INTRUSÃO COM CAPACIDADE CROSS-DATASET. 2026. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: JOÃO ANDRÉ SIMIONI

VIEGAS, EDUARDO KUGLERBRITTO JR, A. S.; CASIMIRO, A.;SANTIN, ALTAIR. An Energy-efficient Intrusion Detection Offloading Based on DNN for Edge Computing. 2025. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ADILSON GALIANO FILHO

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; CANEDO, E. D.;SANTIN, A. O.TEIXEIRA, M. A. S.. Um modelo dinâmico de detecção de intrusão de rede para ambientes implantados através de infraestrutura como código. 2025. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: JULIANO SARTORI LANGARO

VIEGAS, E. K.SANTIN, A. O.; KREUTZ, D.;PELLENZ, M. E.. Autenticação não-interativa com Gestão de Segredos em Arquitetura de IaC com Zero Trust. 2025. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Edwin Piva Duarte

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.PELLENZ, M. E.; NUNES, R. C.. A MACHINE LEARNING-BASED DIGITAL TWIN MODEL FOR PRESSURE PREDICTION IN THE FUEL INJECTION SYSTEM. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: MATEUS NUNES DA SILVA

VIEGAS, EDUARDO K.SANTIN, A. O.ABREU, M. C.BRITTO JR, A. S.. Um Modelo Baseado em Deep Autoencoder para Conversão de Imagens Visíveis em Infravermelho no Reconhecimento de Veias da Palma com Redes Siamesas. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Miguel Gustavo Rodrigues

VIEGAS, EDUARDO KUGLERENEMBRECK, F.MATTOS, D. M. F.SANTIN, A. O.. Arquitetura de serviços orientados a Aprendizagem de Máquina Online. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Juarez de Oliveira

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.TEIXEIRA, M. A. S.SOUTO, E.. UMA ARQUITETURA DE SEGURANÇA UTILIZANDO COMPUTAÇÃO CONFIÁVEL E ZERO TRUST. 2024. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Pedro Horchulhack

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.GREGIO, A. R. A.. ATUALIZAÇÃO CONFIÁVEL DOS MODELOS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADA EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA. 2023. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Felipe Veiga Ramos

VIEGAS, EDUARDO K.TEIXEIRA, M. A. S.SANTIN, A. O.BONA, L. C. E.. Um Modelo de Detecção de Overbooking de Recursos na Perspectiva do Cliente em Ambientes de Orquestração de Contêineres. 2023. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ROGER ROBSON DOS SANTOS

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.; SILVA, C. E.. APRENDIZAGEM POR REFORÇO PARA DETECÇÃO DE INTRUSÃO AO LONGO DO TEMPO. 2021. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Jhonatan Geremias

BRITTO JR., A. S.SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO KUGLER; CAVALIN, P. R.. DETECÇÃO EM TEMPO REAL DE PORNOGRAFIA EM VÍDEOS USANDO CNN E ANÁLISE DE CONTEXTO BASEADA EM JANELAS DE FRAMES. 2020. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Bruno de Barros Bullé

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.SANTOS, A. L.. Diversidade e Aprendizado de Máquina a Serviço da Detecção de Intrusão em Sistema de Controle Industrial. 2020. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Cleber Kiel Olivo

VIEGAS, EDUARDO K.SANTIN, A. O.PELLENZ, M. E.; SOUTO, E. J. P.; PEREIRA JUNIOR, L. A.. Detecção Confiável de Spam: Um Esquema de Classificação com Opção de Rejeição. 2025. Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ROGER ROBSON DOS SANTOS

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.BRITTO JR, A. S.; CASIMIRO, A.; FERREIRA, P. M.. Aprendizagem De Máquina Por Reforço E Federada Para Atualizações De Modelo Confiáveis Na Detecção De Intrusões Baseada Em Rede. 2025. Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Paulo Roberto de Oliveira

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.PELLENZ, M. E.TEIXEIRA, M. A. S.; ABATTI, P. J.;GREGIO, A. R. A.. Machine Learning-based Integral Defense-in-Depth to Provide Security in Industrial Control Systems. 2023. Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Jackson Mallmann

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.HOCHULI, A. G.ABREU, M. C.; MENOTTI, D.. Partes intimas: detecção online e ofuscação para benchmarking público de vídeo pornográfico. 2021. Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Rosana Lachowski

PELLENZ, M. E.PENNA NETO, M. C. O.VIEGAS, EDUARDO K.JAMHOUR, E.; SOUZA, R.; MORITZ, G. L.. PROTOCOLOS CENTRADOS EM INFORMAÇÃO PARA REDES DE SENSORES SEM FIO DE LARGA ESCALA. 2020 - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ROGER ROBSON DOS SANTOS

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.BRITTO JR, A. S.; CASIMIRO, A.; FERREIRA, P. M.. APRENDIZAGEM FEDERADA PARA ATUALIZAÇÕES DE MODELO CONFIÁVEIS NA DETECÇÃO DE INTRUSÕES BASEADA EM REDE. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Jhonatan Geremias

SANTIN, A. O.BRITTO JR, A. S.VIEGAS, EDUARDO KUGLERGREGIO, A. R. A.; MENOTTI, D.. DETECÇÃO DE MALWARE EM DISPOSITIVOS MÓVEIS UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Cleber Kiel Olivo

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.GREGIO, A.. Detecção Eficiente de Spam com Árvores de Huffman e Anti-Ofuscação Textual. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ELIEL MARLON DE LIMA PINTO MOREIRA

PELLENZ, M. E.PENNA NETO, M. C. O.VIEGAS, EDUARDO K.; BRANTE, G. G. O.. DETECÇÃO DE ATAQUES DE SPOOFING E SYBIL EM REDES SEM FIO USANDO MÚLTIPLOS LANDMARKS. 2019 - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: MYKAELE FORTES DE SOUSA

VIEGAS, E. K.TEIXEIRA, M. A. S.SANTIN, ALTAIR. ANÁLISE DO NÍVEL DE MATURIDADE DOS RESPONSÁVEIS EM RELAÇÃO AOS MECANISMOS DE PRIVACIDADE INFANTIL NAS REDES SOCIAIS. 2025.

Aluno: ANDRÉ LUIZ DE SOUZA PAULA

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRHOCHULI, A. G.; LAROCA, R.. SISTEMAS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO COM ADAPTAÇÃO DE DOMÍNIO. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Miguel Gustavo Rodrigues

SANTIN, A. O.ENEMBRECK, F.VIEGAS, EDUARDO KUGLER. Arquitetura de serviços orientados a Aprendizagem de Máquina Online. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Juarez de Oliveira

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.TEIXEIRA, M. A. S.. UMA ARQUITETURA DE SEGURANÇA UTILIZANDO COMPUTAÇÃO CONFIÁVEL E ZERO TRUST. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: JOÃO ANDRÉ SIMIONI

VIEGAS, EDUARDO KUGLERBRITTO JR, A. S.SANTIN, A. O.. AN EARLY EXIT DEEP NEURAL NETWORK FOR FAST INFERENCE AND RELIABLE INTRUSION DETECTION. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: MATEUS NUNES DA SILVA

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.BRITTO JR, A. S.. AUTENTICAÇÃO BASEADA EM VEIAS DA PALMA DA MÃO EM DISPOSITIVOS MÓVEIS. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Edwin Piva Duarte

VIEGAS, EDUARDO KUGLERPELLENZ, M. E.DUARTE, E. P.. A MACHINE LEARNING-BASED DIGITAL TWIN MODEL FOR PRESSURE PREDICTION IN THE FUEL INJECTION SYSTEM. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ADILSON GALIANO FILHO

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.TEIXEIRA, M. A. S.. MODELO DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO DE REDE PARA INFRAESTRUTURAS PROVISIONADAS POR INFRAESTRUTURA COMO CÓDIGO. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: JULIANO SARTORI LANGARO

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.PELLENZ, M. E.. Arquitetura baseada em IaC para Zero-Trust e autenticação não interativa com ofuscação de segredos. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Felipe Veiga Ramos

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.TEIXEIRA, M. A. S.. Um Modelo de Detecção de Overbooking de Recursos no Domínio do Cliente em Ambientes de Orquestração de Containers. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: ROGER ROBSON DOS SANTOS

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.; SILVA, C. E.. Um modelo de detecção de Intrusão Baseado em Moving Target Defense. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Rivaldo Luiz Tomio

VIEGAS, EDUARDO K.SANTIN, A. O.PELLENZ, M. E.MATTOS, D. M. F.. Um Modelo Baseado em Aprendizagem de Máquina Para Detecção Autônoma de Intrusão. 2020 - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Bruno de Barros Bullé

SANTIN, A. O.VIEGAS, EDUARDO K.SANTOS, A.. TOLERÂNCIA INTELIGENTE A INTRUSÃO EM SISTEMA DE CONTROLE INDUSTRIAL. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Carlos Maurílio Laskoski

VIEGAS, E. K.SANTIN, ALTAIRABREU, V.. Projeto de Acesso Único (SSO) e Gerenciamento de Identidades. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Everton Saggin

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU JUNIOR, V.. Projeto de Acesso Único (SSO) e Gerenciamento de Identidades. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Geovan Cesar Bottoni

Aluno: Italo Cesar Napoli

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIR OLIVOABREU, V.. Projeto de Acesso Único (SSO) e Gerenciamento de Identidades. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Marcio Martins de Almeida Sales

VIEGAS, E. K.ABREU, V.SANTIN, A. O.. Projeto de Acesso Único (SSO) e Gerenciamento de Identidades. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Victor Rabelo de Carvalho

VIEGAS, EDUARDO KUGLERABREU JR, VILMARSANTIN, ALTAIR OLIVO. Projeto de Acesso Único (SSO) e Gerenciamento de Identidades. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Adelino Gabriel Cardozo

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU, V.. Implementação de Política de Auditoria de Segurança com Aplicação Checklist para Análise de Conformidade em Servidores Windows Server. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Elenildo da Silva

VIEGAS, EDUARDO KUGLERABREU JUNIOR, V.SANTIN, ALTAIR. Implementação de Política de Auditoria de Segurança com Aplicação Checklist para Análise de Conformidade em Servidores Windows Server. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Jeferson Machado da Silva

VIEGAS, EDUARDO K.ABREU JUNIOR, V.SANTIN, A. O.. Implementação de Política de Auditoria de Segurança com Aplicação Checklist para Análise de Conformidade em Servidores Windows Server. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Lucas Dartora

VIEGAS, EDUARDO K.SANTIN, A. O.ABREU JR, VILMAR. Implementação de Política de Auditoria de Segurança com Aplicação Checklist para Análise de Conformidade em Servidores Windows Server. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Adao Correa da Costa Junior

VIEGAS, E. K.ABREU, V.SANTIN, ALTAIR. SIEM: Aumentando a Visibilidade e Resposta a Incidentes. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Diego Paulo Zoz

VIEGAS, E. K.SANTIN, ALTAIR OLIVOABREU JR., VILMAR. SIEM: Aumentando a Visibilidade e Resposta a Incidentes. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Leonardo Felipe de Oliveira

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU JR, VILMAR. SIEM: Aumentando a Visibilidade e Resposta a Incidentes. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: RICARDO TESSELE

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU JUNIOR, V.. SIEM: Aumentando a Visibilidade e Resposta a Incidentes. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Alessandro Grequi Cardoso

VIEGAS, EDUARDO KUGLERABREU JR, VILMARSANTIN, ALTAIR. Projeto de implementação SIEM. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: André Luiz Fronza

VIEGAS, EDUARDOABREU JUNIOR, V.SANTIN, ALTAIR OLIVO. Projeto de implementação SIEM. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Marcos Alessandro Ribeiro Alves

VIEGAS, EDUARDO K.SANTIN, ALTAIRABREU JR, VILMAR. Projeto de implementação SIEM. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Matheus Joave Baldo

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU JR, VILMAR. Projeto de implementação SIEM. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Divoney Krizonoski

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU JUNIOR, V.. A Evolução da Cultura de Segurança e a Maturação da Resiliência Humana a Ataques de Phishing: Um Estudo de Caso em uma cooperativa no interior do Paraná (2021-2025). 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Ellyan Tiago Francescon Fin

Aluno: Eduardo Bortone Augusto

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIR OLIVOABREU JR, VILMAR. Automatização de Hardening em Servidores Linux com Ansible. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Giancarlo Kochinski

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, A. O.ABREU, V.. Estratégias de Segurança da Informação para Cooperativas: Políticas Eficazes para Inteligência Artificial. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Marinho Augusto Welter

VIEGAS, EDUARDO KUGLERSANTIN, ALTAIRABREU JR, VILMAR. Estratégias de Segurança da Informação para Cooperativas: Políticas Eficazes para Inteligência Artificial. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Eduardo Pereira, Rogério Rodrigues, Tamara Favoreto

VIEGAS, EDUARDO K.; BACHMANN, C.. UTILIZAÇÃO DE INCIDENT DETECTION & RESPONSE (IDR) NA DETECÇÃO DE VAZAMENTO DE DADOS EM REDES. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em CyberSecurity) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Ricardo Heck, Sidney Silva Duarte

VIEGAS, EDUARDO K.; BACHMANN, C.. Implantação de Política de Segurança da Informação. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em CyberSecurity) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Rodrigo Gustavo de Oliveira

VIEGAS, EDUARDO K.; BACHMANN, C.. LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS E SEUS IMPACTOS NAS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em CyberSecurity) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Alessandro Ricardo, Benicio Sebastiao, Gabriel Goncalves

VIEGAS, EDUARDO K.; BACHMANN, C.. AVALIAÇÃO DE AMBIENTE COMPUTACIONAL E DEFINIÇÃO DE RISCO DE SEGURANÇA. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em CyberSecurity) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Airton de Toni e Ednei Iamaguti

VIEGAS, EDUARDO K.ABREU JUNIOR, V.. Openstack para Nuvem Privada. 2019. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Ariel Frozza e Alexandre Canalle

VIEGAS, EDUARDO K.ABREU JUNIOR, V.. Frameworks de Gerenciamento de Multi-Cloud. 2019. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Nilton dos Santos

VIEGAS, EDUARDO K.ABREU JUNIOR, V.. Utilizando o Openstack como Cloud Privado para Gerenciamento de Parque de Máquinas em Data Center Próprio. 2019. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Alexandre Francisco Coradi e Elcio Lissa

VIEGAS, EDUARDO K.ABREU JUNIOR, V.. Plataforma Plug-And-Play de Monitoramento de IOT. 2019. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Carlos Eduardo Ribas Dinão e Marcio Flavio Luiz

VIEGAS, EDUARDOABREU JUNIOR, V.VICENTINI, C.. Solução de Drive Virtual Baseado em Software Livre. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Luiz Henrique de A

VIEGAS, EDUARDOABREU, V.VICENTINI, C. J. A. V.. Priotto e Rosnei M. de Castro. Virtualização de Rede e Funções de Rede Utilizando VMWare NSX em um Cenário Corporativo. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Marcelo Emanuel Melani Camati

VIEGAS, EDUARDOABREU, V.VICENTINI, C. J. A. V.. Detecção de Intrusão Baseado em Anomalias para Ambientes Cloud. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Daniele Z

VIEGAS, EDUARDOABREU, V.VICENTINI, C. J. A. V.. R. Hirth, Gustavo Seide e Wilton C. N. Pereira. Usando o Kubernetes como Ferramenta de Automatização, Distribuição de Carga, Monitoramento e Orquestração entre Containers. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Big Data em Cloud Híbrida

VIEGAS, EDUARDOABREU, V.VICENTINI, C. J. A. V.. Big Data em Cloud Híbrida. 2018. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Arthur P

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. , Carlos R., Gabriel S., Henrique G. e Maria L..Classificação de Atributos de Pedestres com Modelos de Aprendizagem Profunda. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Marcelo W, Rafael L, Raphael de O

KUGLER VIEGAS, EDUARDO; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. e Xuekai Qian.Detecção Automática de Datas de Validade em Produtos Brasileiros: Uma Abordagem com Segmentação Poligonal e OCR Multi-Engine em Dataset Proposto. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Lucas D

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. , Henrique S., Rafaela M., Guilherme P. e Pedro B..Avaliando Abordagens do Estado da Arte para Reconhecimento de Textos Artísticos. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Gustavo V

KUGLER VIEGAS, EDUARDO; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. do N., Juliano G. P. e Patrickerson dos S. V..Analise Comparativa de Small Language Models para Classificação de Sentimentos em Tweets. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Matheus N

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. , Nicolas P., Nicolas Z. e Vitor S. do Vale.Avaliação Comparativa de Modelos na Detecção de Danos em Pavimentos Utilizando o Dataset RDD 2024. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Arthur P

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. , Cesar A., Matheus R., Matheus K. e Paula H..Avaliação de Modelos Profundos para Reconhecimento de Atributos de Pedestre. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Alexandre B

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.; LINO, J. E. N.. , João G., Leandro V. e Luana T..Análise Comparativa de Arquiteturas de Deep Learning para Reconhecimento de Expressões Faciais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Andre B

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.; LINO, J. E. N.. , Bruno M. e Guilherme Daudt.Aplicação de Data Augmentation em Tarefas de Reconhecimento de Atributos de Pessoas Usando Transformers. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: André S

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.; LINO, J. E. N.. , Eduarda D., Felipe S., Kauã N. e Luiz P..Abordagem Eficiente de Aprendizado Profundo para Detecção de Drones. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: António A

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.; LINO, J. E. N.. , Caíke A., Eduardo N., Lucas B. e Vinicius Z..Detecção e Classificação de Letreiros em Ônibus em Cenários do Mundo Real. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Alexandre B, Fabrício G, Gabriel C, Gustavo C

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.; LINO, J. E. N.;HOCHULI, A. G.. e Vinicius G..Classificação e Detecção de Resídus com Modelos Profundos. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Guilherme S

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.; LINO, J. E. N.;HOCHULI, A. G.. , Júlia C. M., Luiz G. D. e Matheus F. Z..Aprimoramento na Detecção de Copa de Árvores. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Diego H

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; LAROCA, R.;HOCHULI, A. G.. Z., Gabriel H. de C., Jonathan D. R. e Matheus V. M.Análise Comparativa de Arquiteturas CNN Modernas para Reconhecimento de Expressões Faciais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Henrique S

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; CALSAVARA, A.; PAVAO, L. A.. O., Gabriel R. S. e Vinicius S. O..Desenvolvimento de Modelo de Detecção de Intrusão Escalável em Ambientes de Big Data. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: João O

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; PAVAO, L. A.; CALSAVARA, A.. O., Ivson F. J. e Fernando P..Detecção de Malwares Android Através de Abordagens de Deep Learning no Contexto da Análise Dinâmica. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Matthaus R

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; PAVAO, L. A.; CALSAVARA, A.. , Augusto S. e Vinicius B..Detecção de Malwares Android de Maneira Estática Através da Avaliação de Múltiplas Fontes de Características. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Aluno: Mateus Plasmann Cruz

VIEGAS, EDUARDO KUGLER; NIEVOLA, J. C.; MORO, C.. Otimização de performance de um modelo federado de machine learning para detecção de intrusão em redes. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Orientou

LUCIANO HENRIQUE TEIXEIRA BIANCHI

Large Language Model for Multi-modal Stock Price Prediction; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

ALESSANDRO COELHO PORTO

Modeling Time-to-Decision in Legal Rulings Using Textual and Case Metadata; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

WADSON SAMPAIO PEREIRA

Integrating Machine Learning with Security Information and Event Management for Intrusion Detection; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

IVSON SOARES FERREIRA JR

; A Machine learning model for container malware detection; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

ELIANE MARIA CORDEIRO TOMAS BARBOSA

Profiling Human Factors in Phishing Susceptibility; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

KALEBE RODRIGUES SZLACHTA

A cross-dataset machine learning model for reliable intrusion detection; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

Alan Alves Araújo

A Large Language Model for Predicting Judicial Sentencing Outcomes; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

Carlos Leonardo Pires

A Model for Predicting Container Performance Degradation; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

PHILIPE HUGO FRANSOZI

Reliable android malware detection with missing modalities; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

RODRIGO CESAR PUCCI

A Large Language model for spam detection; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

JHONATAN FARIAS DE LIMA

Detection of windows malware through machine learning techniques; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

Christian Luís Bachmann

Cyber-threat intelligence através de aprendizagem de máquina; Início: 2022; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

Gabriel Borges Scalisse

Detecção de doenças em folhas de planta através de aprendizagem de máquina; Início: 2022; Dissertação (Mestrado profissional em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

Marlene Maimuna Paulino

Um modelo de infraestrutura como código para moving target defense em infraestruturas críticas; Início: 2025; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

JOÃO ANDRÉ SIMIONI

Aprendizagem de máquina federada em SmartNICs; Início: 2025; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

HUANDER UMBERTO MARTINS TIRONI

Um modelo de aprendizagem de máquina profunda para detecção de intrusão em tráfego criptografado; Início: 2025; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

FELIPE MEDEIROS VEIGA

Um modelo baseado em infraestrutura como código para zero trust; Início: 2024; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

Pedro Horchulhack

Um modelo tolerante a falha para implementação de sistemas de detecção de intrusão federado; Início: 2023; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

JOSÉ EDUARDO NUNES LINO

Um modelo baseado em aprendizagem de máquina federada para sistemas de detecção de intrusão; Início: 2022; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

Mauro Augusto Borchardt

Provendo Integridade analise preditiva de dados; Início: 2020; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

Allan da Silva Espindola

Detecção de Fraudes em Processos Licitatórios de COVID; Início: 2020; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Coorientador);

Jhonatan Geremias

DETECÇÃO DE MALWARE EM DISPOSITIVOS MÓVEIS UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA; Início: 2020; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

LEONARDO SIQUEIRA HANKE

UM MODELO BASEADO EM APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA DETECÇÃO DINAMICA DE MALWARES ANDROID; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

Marina Cella Scarpari

UM MODELO DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADO EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PROFUNDA; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

ERICK MAESTRI DE SOUZA

UM MODELO BASEADO EM APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA DETECÇÃO ESTÁTICA DE MALWARES ANDROID; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

JAQUELINE DA ROCHA CASON

UM MODELO DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO PARA DISPOSITIVOS COM RECURSOS LIMITADOS; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

LUCAS SOTOMAIOR ALVES PEREIRA

DETECÇÃO ESTÁTICA DE MALWARE EM DISPOSITIVOS MÓVEIS COM ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA DE BAIXO CUSTO COMPUTACIONAL; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

CAIO KLOPPEL

DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE DETECÇÃO ESTÁTICA DE MALWARE PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS COM ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; (Orientador);

ANDRÉ LUIZ DE SOUZA PAULA

DIVERSIDADE EM CONJUNTOS DE AUTOENCODERS PARA DETECÇÃO DE INTRUSÃO COM CAPACIDADE CROSS-DATASET; 2026; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

ADILSON GALIANO FILHO

Um modelo dinâmico de detecção de intrusão de rede para ambientes implantados através de infraestrutura como código; 2025; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

JULIANO SARTORI LANGARO

Autenticação não-interativa com Gestão de Segredos em Arquitetura de IaC com Zero Trust; 2025; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

JOÃO ANDRÉ SIMIONI

An Energy-efficient Intrusion Detection Offloading Based on DNN for Edge Computing; 2025; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Edwin Duarte

A MACHINE LEARNING-BASED DIGITAL TWIN MODEL FOR PRESSURE PREDICTION IN THE FUEL INJECTION SYSTEM; 2024; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Juarez de Oliveira

UMA ARQUITETURA DE SEGURANÇA UTILIZANDO COMPUTAÇÃO CONFIÁVEL E ZERO TRUST; 2024; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

MATEUS NUNES DA SILVA

Um Modelo Baseado em Deep Autoencoder para Conversão de Imagens Visíveis em Infravermelho no Reconhecimento de Veias da Palma com Redes Siamesas; 2024; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Rivaldo Luiz Tomio

Um Modelo Baseado em Aprendizagem de Máquina Para Detecção Autônoma de Intrusão; 2021; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Felipe Veiga Ramos

Um Modelo de Detecção de Overbooking de Recursos na Perspectiva do Cliente em Ambientes de Orquestração de Contêineres; 2021; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Pedro Horchulhack

ATUALIZAÇÃO CONFIÁVEL DOS MODELOS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADA EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA; 2021; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

ROGER ROBSON DOS SANTOS

APRENDIZAGEM POR REFORÇO PARA DETECÇÃO DE INTRUSÃO AO LONGO DO TEMPO; 2020; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

Bruno de Barros Bullé

Diversidade e Aprendizado de Máquina a Serviço da Detecção de Intrusão em Sistema de Controle Industrial; 2018; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

ROGER ROBSON DOS SANTOS

Aprendizagem De Máquina Por Reforço E Federada Para Atualizações De Modelo Confiáveis Na Detecção De Intrusões Baseada Em Rede; 2025; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Paulo Roberto de Oliveira

Machine Learning-based Integral Defense-in-Depth to Provide Security in Industrial Control Systems; 2023; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

Cleber Kiel Olivo

Detecção Confiável de Spam: Um Esquema de Classificação com Opção de Rejeição; 2019; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

Jackson Mallmann

Partes intimas: detecção online e ofuscação para benchmarking público de vídeo pornográfico; 2017; Tese (Doutorado em Informatica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, ; Coorientador: Eduardo Kugler Viegas;

Eduardo Bortone Augusto

Automatização de Hardening em Servidores Linux com Ansible; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Alessandro Grequi Cardoso

Projeto de implementação SIEM; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

André Luiz Fronza

Marcos Alessandro Ribeiro Alves

Matheus Joave Baldo

Adao Correa da Costa Junior

SIEM: Aumentando a Visibilidade e Resposta a Incidentes; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Programa de Especialização em Cibersegurança) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Diego Paulo Zoz

Leonardo Felipe de Oliveira

RICARDO TESSELE

Leonardo de Freitas Rocha

Agente de Identificação de anomalias em log de segurança; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciencia de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Humberto Fontoura Pradera

Alan Alves Araújo

Classificação de documentos no ambito do STJ; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciencia de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Eduardo Pereira, Rogério Rodrigues, Tamara Favoreto

UTILIZAÇÃO DE INCIDENT DETECTION & RESPONSE (IDR) NA DETECÇÃO DE VAZAMENTO DE DADOS EM REDES; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em CyberSecurity) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Alessandro Ricardo Delfino, Benicio Sebastiao dos Reis Junio

AVALIAÇÃO DE AMBIENTE COMPUTACIONAL E DEFINIÇÃO DE RISCO DE SEGURANÇA; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em CyberSecurity) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Airton de Toni e Ednei Iamaguti

Openstack para Nuvem Privada; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Nilton dos Santos

Utilizando o Openstack como Cloud Privado para Gerenciamento de Parque de Máquinas em Data Center Próprio; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Daniele Z

R; Hirth, Gustavo Seide e Wilton C; N; Pereira; Usando Kubernetes como Ferramenta de Automatização, Distribuição de Carga e Orquestração entre Containers; 2018; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Virtualização de Redes e Computação em Nuvem) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Vinicius Kovalhuk Borini

Detecção de Malwares Android de Maneira Estática Através da Avaliação de Múltiplas Fontes de Características; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Augusto Trindade Schulze de Sousa

Matthaus Rautenberg Roth

João Victor Ottoni de Oliveira

Detecção de Malwares Android Através de Abordagens de Deep Learning no Contexto da Análise Dinâmica; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Fernando Pukott

Ivson Soares Ferreira Junior

Mateus Plasmann Cruz

Otimizaç±ao de performance de um modelo federado de machine learning para detecção de intrusão em redes; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Vinicius Marques da Silva de Oliveira

Desenvolvimento de Modelo de Detecção de Intrusão Escalável em Ambientes de Big Data; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Gabriel Mariani Ribeiro Santos

Henrique Marques da Silva de Oliveira

Lucas Romankiu

UMA ABORDAGEM BASEADA EM REDES NEURAIS RECORRENTES PARA DETECÇÃO DE MALWARES; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Lucas Guilherme Orihashi

Uma abordagem multiobjetivo para treinamento de sistemas de detecção de intrusão confiáveis; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Gabriel Barleta de Figueiredo

Coleta e Análise das Verbas de Ressarcimento dos Deputados do Estado do Paraná; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

LUCAS SOTOMAIOR ALVES PEREIRA

APRENDIZAGEM DE MÁQUINA FEDERADA PARA SISTEMAS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADO EM REDE; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Lucas Leyser Santin

DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADA EM REDE ATRAVÉS DE AUTOENCODERS PROFUNDOS; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Mecanica) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

EDUARDO MENDES CARBONERA

DETECÇÃO DE MALWARES ANDROID ATRAVÉS DE ANÁLISE DINAMICA E APRENDIZAGEM DE MÁQUINA; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

PHILIPE HUGO FRANSOZI

DETECÇÃO DE MALWARE PARA ANDROID UTILIZANDO ARQUITETURAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA BASEADAS EM GRAFOS; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Diego LAUTENSCHLAGER

ZERO-TRUST WEAKNESS; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

PHILIPE HUGO FRANSOZI

DETECÇÃO DE MALWARE ANDROID UTILIZANDO ANÁLISE DINÂMICA E ARQUITETURAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA BASEADAS EM GRAFOS; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

VINICIUS KOBLINSKI DE MORAES

SISTEMA DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO PARA INFRAESTRUTURA COMO CÓDIGO; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

JOÃO HENRIQUE FERREIRA KRÜGER

SEGURANÇA PERIMENTRAL COM VAULT E ZERO-TRUST ARCHITECTURE EM INFRAESTRUTURA COMO CÓDIGO; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Luiz Fernando Reis Pereira

UM MODELO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA COM EARLY EXITS PARA SISTEMAS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO EM DISPOSITIVOS COM RECURSOS LIMITADOS; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Gabriel Branco Guimarães

UM MODELO DE ESCALONAMENTO PARA AMBIENTES DE MICROSERVIÇO MULTILOCATARIO; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Guilherme Henrique Eduardo De Lara Peres

UM MODELO DE DETECÇÃO DE MALWARES PARA ANDROID ATRAVÉS DE TÉCNICAS DE DEEP LEARNING; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Mateus Plassmann Cruz

UM MODELO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA FEDERADO PARA SISTEMAS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Matheus Richter

MONITORAMENTO DE SLA EM AMBIENTES DE ORQUESTRAÇÃO DE CONTAINERS NA PERSPECTIVA DO PROVEDOR DE SERVIÇO; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

João Victor Marques do Vale

UMA ABORDAGEM BASEADA EM DEEP AUTOENCODERS PARA DETECÇÃO DE INTRUSÃO; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

André Jacopetti Ruivo Junior

UMA ABORDAGEM BASEADA EM REDES NEURAIS PROFUNDAS PARA DETECÇÃO DE MALWARES ANDROID; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Mykaele Fortes Sousa

Conformidade Legal do Portal da Transparência Estadual: Uma Análise dos Reembolsos do CEAP Obtidos pelos Deputados Estaduais do Paraná; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Direito) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Pedro Horchulhack

Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem De Máquina Para Monitoramento de SLA em Ambientes de Orquestração De Containers; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Bacherelado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

André Traleski

Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina para Localização Passiva de Clientes em Rede Sem Fio; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Segurança da Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Hanna Paterno Coutinho Ferreira

Sistema de Detecção de Intrusão Baseado em Anomalia Para Ambientes de Processamento em Big Data; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Marco Aurelio Silva

HIDS Consciente de Consumo Energético, Orientador: Altair Olivo Santin, Coorientador: Eduardo Kugler Viegas; 2017; Iniciação Científica - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Vinicios de Morais

Melhorias no Consumo Energético de Algoritmos Baseados em Anomalias em HIDS, Orientador: Altair Olivo Santin, Coorientador: Eduardo Kugler Viegas; 2016; Iniciação Científica - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Fernando Brasil Baboni

Sintetização de Hardware para Algoritmos de Aprendizado de Máquina Usando ROCCC, Orientador: Altair Olivo Santin, Coorientador: Eduardo Kugler Viegas; 2015; Iniciação Científica - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Murilo Erhardt

Avaliação do Consumo Energético de Algoritmos baseado em anomalia system, Orientador: Altair Olivo Santin, Coorientador: Eduardo Kugler Viegas; 2015; Iniciação Científica - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

Jose Gusthavo Soares

Implantação de IDS para identificação de Tráfego Malicioso em Software Defined Network, Orientador: Altair Olivo Santin, Coorientador: Eduardo Kugler Viegas; 2015; Iniciação Científica - Pontifícia Universidade Católica do Paraná; Orientador: Eduardo Kugler Viegas;

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DOS SANTOS, ROGER R. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. . A Reminiscent Intrusion Detection Model Based on Deep Autoencoders and Transfer Learning. In: GLOBECOM 2021 2021 IEEE Global Communications Conference, 2021, Madrid. 2021 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), 2021. p. 1-6.
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DOS SANTOS, ROGER R. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. . Um modelo de detecção de intrusão baseado em deep autoencoders e transfer learning. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2021, Brasil. Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2021). p. 267-280.
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ABREU, V. ; SANTIN, A. O. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; COGO, V. V. . Identity and Access Management for IoT in Smart Grid. In: Advanced Information Networking and Applications (AINA-2020), 2020, Caserta, Italy. Advanced Information Networking and Applications. AINA 2020, 2020. v. 1151. p. 1215-1226.
SANTOS, R. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, A. O. ; COGO, V. V. . A Long-Lasting Reinforcement Learning Intrusion Detection Model. In: Advanced Information Networking and Applications. AINA 2020, 2020, Caserta, Italy. Advanced Information Networking and Applications. AINA 2020, 2020. v. 1151. p. 1437-1448.
VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. ; COGO, VINICIUS V. ; ABREU, VILMAR . A Reliable Semi-Supervised Intrusion Detection Model: One Year of Network Traffic Anomalies. In: ICC 2020 2020 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2020, Dublin. ICC 2020 - 2020 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2020. p. 1-6.
SANZ, I. J. ; LOPEZ, M. A. ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANCHES, V. . A Lightweight Network-based Android Malware Detection System. In: IFIP Networking, 2020, Paris. IFIP Networking, 2020. v. 19. p. 1-9.
GEREMIAS, JHONATAN ; SANTIN, ALTAIR O. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; BRITTO, ALCEU S. . Towards Real-time Video Content Detection in Resource Constrained Devices. In: 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020, Glasgow. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020. p. 1-8.
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VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. ; SANTOS, ROGER R. DOS ; ABREU, VILMAR . Sistema de Detecção de Intrusão Confiável Baseado em Aprendizagem por Fluxo. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2020, Brasil. Anais do XX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2020), 2020. p. 382-13.
SANTOS, ROGER R. DOS ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. ; MALLMANN, JACKSON . Um Sistema de Detecção de Intrusão Baseado em Aprendizagem por Reforço. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2020, Brasil. Anais do XX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2020), 2020. p. 395-13.
MALLMANN, JACKSON ; SANTIN, ALTAIR O. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTOS, ROGER R. DOS ; GEREMIAS, JHONATAN . Ferramenta PPCensor: detecção de pornografia em tempo real no streaming de vídeo. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2020, Brasil. Anais Estendidos do XX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg Estendido 2020), 2020. p. 96-5.
VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANTIN, ALTAIR OLIVO . Towards Reliable Intrusion Detection in High Speed Networks. In: XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2019. Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC). p. 169-8.
VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. . Towards Reliable Intrusion Detection in High Speed Networks. In: XXXII Concurso de Teses e Dissertações da SBC, 2019. Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC), 2019.
VICENTINI, CLEVERTON ; SANTIN, ALTAIR ; VIEGAS, EDUARDO ; ABREU, VILMAR . A Machine Learning Auditing Model for Detection of Multi-Tenancy Issues Within Tenant Domain. In: 2018 18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), 2018, Washington. 2018 18th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), 2018. p. 543-8.
VIEGAS, EDUARDO ; SANTIN, ALTAIR ; ABREU, VILMAR ; OLIVEIRA, LUIZ S. . Enabling Anomaly-based Intrusion Detection Through Model Generalization. In: 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018, Natal. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018. p. 00934-6.
ABREU, VILMAR ; SANTIN, ALTAIR O. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; STIHLER, MAICON . A multi-domain role activation model. In: ICC 2017 2017 IEEE International Conference on Communications, 2017, Paris. 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2017. p. 1.
VIEGAS, EDUARDO ; SANTIN, ALTAIR ; NEVES, NUNO ; BESSANI, ALYSSON ; ABREU, VILMAR . A Resilient Stream Learning Intrusion Detection Mechanism for Real-Time Analysis of Network Traffic. In: 2017 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2017), 2017, Singapore. GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference, 2017. p. 1-6.
VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR O. ; ABREU, VILMAR ; OLIVEIRA, LUIZ E. S. . Detecção de Intrusão Através de Aprendizagem de Fluxo no Ambiente do Adversário. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2017, Brasil. Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2017), 2017. p. 210-14.
VIEGAS, EDUARDO ; SANTIN, ALTAIR ; ABREU, VILMAR ; OLIVEIRA, LUIZ S. . Stream learning and anomaly-based intrusion detection in the adversarial settings. In: 2017 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2017, Heraklion. 2017 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2017. p. 773.
RIBEIRO, RAFAEL ; SANTIN, ALTAIR ; ABREU, VILMAR ; MARYNOWSKI, JOAO ; VIEGAS, EDUARDO . Providing security and privacy in smart house through mobile cloud computing. In: 2016 8th IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM), 2016, Medellin. 2016 8th IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM), 2016. p. 1.
BACHTOLD, JULIANA ; SANTIN, ALTAIR O. ; STIHLER, MAICON ; MARCON JR, ARLINDO L. ; VIEGAS, EDUARDO . Uma Arquitetura para Auditoria de Nível de Serviço para Computação em Nuvem. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2012, Brasil. Anais do XII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2012), 2012. p. 263-13.
VIEGAS, E. K. . An Early Exit Deep Neural Network for Fast Inference Intrusion Detection. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, E. K. . On the Challenges of Implementing MLOps for Stream Learning Algorithms. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Evaluating Parental Readiness to Manage Children's Privacy Across Social Media Platforms. 2025. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliação da Competência Parental na Gestão da Privacidade dos Filhos em Ambientes Digitais. 2025. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Review of Social Network Regulations and Mechanisms for Safeguarding Children's Privacy. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO K. . Network-based Intrusion Detection Through Image-based CNN and Transfer Learning. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Generative Adversarial Network-based Attack for Audio-based Condition Monitoring Systems. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Towards a Reliable Hierarchical Android Malware Detection Through Image-based CNN. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Dynamic Machine Learning Scheme for Reliable Network-based Intrusion Detection.. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Context-Aware Security in the Internet of Things: A Review. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Detection of Service Provider Hardware Over-commitment in Container Orchestration Environments. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Intrusion Detection Model Updates Through GAN Data Augmentation and Transfer Learning. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Stream Learning Intrusion Detection System for Concept Drifting Network Traffic. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Machine Learning-Based Digital Twin Model for Pressure Prediction in the Fuel Injection System. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Towards Multi-view Android Malware Detection Through Image-based Deep Learning. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Motion-based Approach for Real-time Detection of Pornographic Content in Videos. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A multi-view intrusion detection model for reliable and autonomous model updates. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A machine learning model for detection of docker-based APP overbooking on kubernetes. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Improving Intrusion Detection Confidence Through a Moving Target Defense Strategy. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Reminiscent Intrusion Detection Model Based on Deep Autoencoders and Transfer Learning. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . A Deep Autoencoder and RNN Model for Indoor Localization with Variable Propagation Loss. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Internacionalização (Doutorado Sanduiche), data 11/05/2020. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Internacionalização (Doutorado Sanduiche), data 12/05/2020. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO K. . Towards Reliable Intrusion Detection in High-Speed Networks - XX SBSeg. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, EDUARDO K. . Sistema de Detecção de Intrusão Confiável Baseado em Aprendizagem por Fluxo. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, EDUARDO K. . Um Sistema de Detecção de Intrusão Baseado em Aprendizagem por Reforço. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO K. . A Host-based Intrusion Detection Model Based on OS Diversity for SCADA. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO K. . A Reliable Semi-Supervised Intrusion Detection Model: One Year of Network Traffic Anomalies. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO K. . Towards Reliable Intrusion Detection in High-Speed Networks - Belém (PA). 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO K. . Towards Reliable Intrusion Detection in High-Speed Networks - Gramado (RS). 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEGAS, EDUARDO . Enabling Anomaly-based Intrusion Detection Through Model Generalization. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, EDUARDO . Towards Reliable Intrusion Detection: on Dealing With Ten Years of Network Traffic Anomalies. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
VIEGAS, EDUARDO K. . Internacionalização (Doutorado Sanduiche), data 07/05/2018. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO . Internacionalização (Doutorado Sanduiche), data 03/05/2018. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
VIEGAS, EDUARDO . Network-based Intrusion Detection: on Protecting a Moving Target. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
VIEGAS, EDUARDO . A Multi-domain Role Activation Model. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, EDUARDO . Stream learning and anomaly-based intrusion detection in the adversarial settings. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, E. K. . Energy-efficient Security for SoC Devices - Hillsboro. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, E. K. . Energy-efficient Security for SoC Devices - Florianópolis. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, E. K. . Energy-efficient Security for SoC Devices - Belo Horizonte. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, E. K. . Energy-efficient Security for SoC Devices - Hillsboro. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, E. K. . Energy-efficient Security for SoC Devices - Manaus. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
VIEGAS, EDUARDO . Monitoramento da Saúde de Servidores de Rede. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
VIEGAS, EDUARDO . Uma Arquitetura para Auditoria Transparente dos Serviços Providos em Nuvem Computacional. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Outras produções

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Consultoria Ad Hoc ao CNPQ Chamada 23/2025 Bolsas de Produtividade do CNPq. 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Consultoria Ad Hoc ao CNPQ Chamada Programa Inova Talentos. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Consultoria Ad Hoc ao CNPQ Chamada 18/2024 Bolsas de Produtividade do CNPq. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Consultoria Ad Hoc ao CNPQ Chamada Programa Inova Talentos. 2024.

HORCHULHACK, P. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR ; RAMOS, F. V. ; TEDESCHI, PIETRO . Ferramenta para detecção de degradação de qualidade de serviço em ambientes de container. 2024.

OLIVEIRA, J. ; SANTIN, ALTAIR OLIVO ; VIEGAS, EDUARDO K. . Ferramenta não interativa baseada em senha e OTP para segurança de vault. 2024.

SANTOS, R. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR ; COGO, V. V. . Ferramenta baseada em reinforcement learning para detecção de intrusão. 2023.

SANTOS, R. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR ; TEDESCHI, PIETRO . Ferramenta baseada em aprendizagem federada para detecção de intrusão. 2023.

NABILA, A. R. B. ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; ALMAHMOUD, A. ; LUNARDI, W. T. . Ferramenta para geração de ataques a sistemas de monitoramento de condição. 2023.

VIEGAS, EDUARDO K. . Ferramenta para detecção de maneira leve de falhas em drones autonomos. 2023.

VIEGAS, EDUARDO K. . Ferramenta para geração de ataques contra detectores de objeto. 2023.

HORCHULHACK, P. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, A. O. ; RAMOS, F. V. . Kubemon: extrator de métricas de desempenho de sistema operacional e aplicações conteinerizadas em ambientes de nuvem no domínio do provedor. 2023.

OLIVEIRA, P. ; SANTIN, ALTAIR OLIVO ; HORCHULHACK, P. ; VIEGAS, EDUARDO K. . Ferramenta para deteção dinâmica de ataques a sistemas industriais. 2023.

GEREMIAS, JHONATAN ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANTIN, ALTAIR OLIVO ; BRITTO JR., A. S. . Detecção de malwares android através de avaliação multi-view. 2023.

VIEGAS, EDUARDO K. . Ferramenta para detecção de intrusão baseada em aprendizagem dinâmica. 2023.

HORCHULHACK, P. ; VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR OLIVO . Ferramenta para detecção de intrusão baseada em stream learning. 2022.

GEREMIAS, J. ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; BRITTO JR, A. S. ; SANTIN, ALTAIR OLIVO . Ferramenta de detecção de pornografia através de movimento. 2022.

DUARTE, E. P. ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANTIN, ALTAIR OLIVO . Ferramenta de digital twin para detecção de falha no sistema de injeção de motores a diesel. 2022.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Ferramenta para detecção de intrusão através de frameworks de Big Data. 2021.

VIEGAS, EDUARDO K. ; MALLMAN, J. ; SANTIN, A. O. ; SANTOS, R. R. . PPCensor: Architecture for Real-time Pornography Detection in Video Streaming. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANTIN, ALTAIR OLIVO ; BACHTOLD, J. ; SEGALIN, D. ; STIHLER, MAICON ; MARCON JR, A. L. ; MAZIERO, CARLOS . Ferramenta para detecção de overbooking em ambientes de máquinas virtuais. 2020.

SANZ, I. J. ; LOPEZ, MARTIN ANDREONI ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANCHES, V. . Ferramenta para detecção de malwares Android através do fluxo de rede. 2020.

GEREMIAS, JHONATAN ; SANTIN, ALTAIR OLIVO ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; BRITTO, ALCEU S. . Ferramenta para detecção em tempo real de vídeos em dispositivos com recursos limitados. 2020.

BULLE, B. B. ; SANTIN, ALTAIR OLIVO ; VIEGAS, EDUARDO KUGLER ; SANTOS, R. . Ferramenta para detecção de ataques a. SCADA através de diversidade de SO. 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . BigFlow Intrusion Detection in Real-Time. 2019.

VIEGAS, E. K. . Hash-based Feature extractor for NIDS. 2016.

VIEGAS, E. K. . Table-based Feature extractor for NIDS. 2016.

VIEGAS, E. K. . Online Parent. 2014.

VIEGAS, EDUARDO . Integrated Health Monitor. 2013.

VIEGAS, E. K. . IHM - Integrated Health Monitor. 2012.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Ubiqua e Pervasiva (SBCUP). 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do 21st European Dependable Computing Conference (Student Forum). 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em CiberSegurança. 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Tecnologia em Segurança da Informação. 2026.

VIEGAS, EDUARDO K. . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em Ciência da Computação. 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS). 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do Cyber Security in Networking Conference (CSNet). 2026.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para periódico Cluster Computing. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of Network and Computer Applications (JNCA). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Computers & Security. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro do TPC do XXV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para SN Computer Science. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Computers & Security. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para The Journal of Supercomputing. 2025.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de artigo para Seminário Integrado de Software e de Hardware (SEMISH). 2025.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de periódico para IEEE Transactions on Network and Service Management. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Journal of Network and Computer Applications. 2025.

VIEGAS, EDUARDO K. . Membro do TPC do Minicursos do XXV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2025.

VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de periódico para Journal of Network and Systems Management. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para The Journal of Supercomputing. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of Network and Systems Management. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Minicursos do SBSeg. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of Cloud Computing. 2025.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de periódico para Memetic Computing. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para IEEE Conference on Global Communications (GLOBECOM). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Future Generation Computer Systems. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do Cyber Security in Networking Conference (CSNet). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Cyber Security in Networking Conference (CSNet). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Future Generation Computer Systems. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of Network and Systems Management. 2025.

VIEGAS, E. K. . Organizador Geral do XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg). 2025.

VIEGAS, E. K. . Membro de TPC do Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do Wireless Days Conference. 2025.

VIEGAS, EDUARDO K. . Membro de TPC do 21st European Dependable Computing Conference (EDCC) track Student Forum. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Expert Systems With Applications. 2025.

VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de periódico para Elsevier Ad Hoc Networks. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Mobile Networks and Applications. 2025.

KUGLER VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de periódico para Scientific Reports. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para International Journal of Data Science and Analytics. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Discover Artificial Intelligence. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Journal of Network and Systems Management. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em CiberSegurança. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Tecnologia em Segurança da Informação. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em Ciência da Computação. 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH) do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2025.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (IEEE DCOSS). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Expert Systems With Applications. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Computers & Security. 2024.

VIEGAS, EDUARDO K. . Membro de TPC do IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Wireless Sensors & Drones in IoT (Wi-DroIT) da Annual International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Ad Hoc Networks. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro do TPC do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH) do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro do TPC do minicursos do SBSeg. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Applied Computing and Informatics. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em CiberSegurança. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Tecnologia em Segurança da Informação. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH) do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para EEE Industrial Electronics Society (IECON). 2024.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de periódico para The Journal of Supercomputing. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro do TPC de European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases - Workshop Track (MLCS 2024). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases - Workshop Track (MLCS 2024). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Minicursos do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Salão de Ferramentas do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTICG)do XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro do TPC do Comitê Técnico de Artefatos do SBSeg. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para EAI SecureComm. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Future Generation Computer Systems. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para IEEE Transactions on Network and Service Management. 2024.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de artigo para IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TRUSTCOM). 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Cluster Computing. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Parecer para PROGRAMA INOVA TALENTOS IV do CNPq. 2024.

VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de periódico para IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2024.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de periódico para IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2024.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de periódico para Journal of Network and Service Management. 2024.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro do TPC de Minicursos do XXIII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para o XXIII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2021). 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para o 28th European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS). 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para SN Computer Science. 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para 22nd IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TRUSTCOM). 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de TPC do IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2023.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de artigo para IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em CiberSegurança. 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Tecnologia em Segurança da Informação. 2023.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Computers & Security. 2022.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2022.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2022.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de artigo para IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2021.

VIEGAS, EDUARDO K. . Membro do TPC de Minicursos do XXI Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2021). 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para XXIV Congresso Ibero-Americano em Engenharia de Software (CIbSE). 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para XXI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSEG). 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Future Generation Computer Systems. 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de periódico para Elsevier Computers & Security. 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Inteligência Artificial Aplicada. 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Big Data e Inteligência Analítica. 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Analise e Desenvolvimento de Sistemas. 2021.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Gestão da Tecnologia da Informação. 2021.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para 34th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2020). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para 16th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WIMOB). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador do Programa de Bolsas de Iniciação Científica e Tecnológica (PIBIC/PIBITI/PIBIC Jr.). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais - SBrT. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de Relatório Final do Programa de Bolsas de Iniciação Científica e Tecnológica (PIBIC/PIBITI/PIBIC Jr.). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Coordenação dos Minicursos do XX Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de periódico para Sensors. 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de periódico para IEEE Transactions on Network and Service Management. 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de periódico para Elsevier Future Generation Computer Systems. 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para o XX Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para 19th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom). 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de periódico para IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Tecnologia em Segurança da Informação. 2020.

VIEGAS, E. K. . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Bacharelado em CiberSegurança. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Inteligência Artificial Aplicada. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Big Data e Inteligência Analítica. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Analise e Desenvolvimento de Sistemas. 2020.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso Superior de Tecnologia em Gestão da Tecnologia da Informação. 2020.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para XIX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2019.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para o XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBRT). 2019.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de artigo para XIV International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems. 2019.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para XVIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2018.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para 14th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WIMOB). 2018.

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Avaliador de artigo para XIII International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems. 2018.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para XVII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2017.

VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de Artigo para XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBRT). 2017.

VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de Periódico para Journal of Internet Services and Applications (JISA). 2017.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para International Conference on Wireless Networks and Mobile Systems (WINSYS). 2016.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para o XVI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2016.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para IEEE International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WIMOB). 2016.

VIEGAS, EDUARDO . Avaliador de Artigo para VIII Congresso Sul Brasileiro de Computação (SULCOMP). 2016.

VIEGAS, EDUARDO K. . Avaliador de Artigo para International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI). 2016.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para o XV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg). 2015.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para o International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet'15). 2015.

SANTIN, ALTAIR ; PEDRONI, V. A. ; OLIVEIRA, L. E. S. ; VIEGAS, EDUARDO ; FRANCA, A. ; JASINSKI, R. P. ; PETERS, E. . EEIDS: Method and Energy-Efficient FPGA- based SoC Implementation for Anomaly Detection System, FIFTH IN-DEPTH REPORT. 2015.

SANTIN, ALTAIR ; PEDRONI, V. A. ; OLIVEIRA, L. E. S. ; VIEGAS, EDUARDO ; FRANCA, A. ; JASINSKI, RICARDO ; PETERS, E. . EEIDS: Method and Energy-Efficient FPGA- based SoC Implementation for Anomaly Detection System, SIXTH IN-DEPTH REPORT. 2015.

VIEGAS, E. K. . Avaliador de Artigo para o XIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg).. 2014.

VIEGAS, EDUARDO K. ; SANTIN, ALTAIR ; BORCHARDT, M. A. . O papo agora é Big Data e Inteligência Analítica. 2018. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).

VIEGAS, E. K. . RPC: Ferramenta de detecção de aliciamento de menores em celulares. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Frameworks de Big Data. 2025. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Nivelamento em Python. 2025. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Desenvolvimento de Aplicação Intensiva em Dados na Prática. 2024. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Performance em Sistemas. 2024. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Frameworks de Big Data. 2024. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Pensamento Computacional. 2024. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Detecção e Monitoramento de Eventos de CiberSegurança. 2024. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Fundamentos de Big Data. 2024. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Frameworks de Big Data. 2023. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Arquitetura e Projeto de Data Lake. 2023. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de Big Data. 2023. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Desenvolvimento de Software Seguro. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Frameworks para Big Data. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Machine Learning. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . PUC 4.0 - Big Data Primeiro Semestre. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Big Data - Inteligência Analítica. 2021. .

VIEGAS, EDUARDO K. . Raciocínio Algorítmico - Inteligência Analítica. 2021. .

VIEGAS, EDUARDO K. . Ethical Hacking. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . PUC 4.0 - Big Data Segundo Semestre. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de Big Data. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de IoT. 2021. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Frameworks de Big Data. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Redes Definidas por Software. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de IoT. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Machine Learning. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

VIEGAS, EDUARDO K. . Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusão. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de IoT. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusão. 2020. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de Big Data. 2020. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - MaterialDidáticoEAD).

VIEGAS, EDUARDO KUGLER . Big Data. 2020. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - MaterialDidáticoEAD).

VIEGAS, EDUARDO K. . Machine Learning. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Virtualização e Computação em Nuvem. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Redes Definidas por Software. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de IoT. 2019. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de Big Data. 2019. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Web Conferencia).

VIEGAS, EDUARDO K. . Frameworks de Big Data. 2019. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Web Conferencia).

VIEGAS, EDUARDO K. . Oficina Maker em Big Data. 2019. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Web Conferencia).

VIEGAS, EDUARDO K. . Redes Definidas por Software. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Implantação e Desenvolvimento de Sistemas de Computação em Nuvem. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Frameworks de Big Data. 2018. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Material Didático EAD).

VIEGAS, EDUARDO K. . Oficina Maker em Big Data. 2018. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Material Didático EAD).

VIEGAS, EDUARDO K. . TRAbID - Datasets. 2018. (Científica).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de Big Data. 2017. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Material Didático EAD).

VIEGAS, EDUARDO K. . Implantação e Desenvolvimento de Sistemas de Computação em Nuvem. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Computação em Nuvem e Big Data. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Fundamentos de Big Data. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO K. . Segurança da Informação. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

VIEGAS, EDUARDO . Oficina de Informática Básica e Avançada. 2013. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

Projetos de pesquisa

2025 - Atual

Abordagens Baseadas em Inteligência Artificial para Adaptação de Domínio na Detecção Distribuída de Intrusões em Redes, Descrição: Relatórios recentes demonstram o sucesso de ataques cibernéticos em ambientes conectados, onde invasores exploram vulnerabilidades, incluindo as ainda desconhecidas publicamente, para comprometer esses sistemas. Para mitigar estes riscos operadores de rede geralmente utilizam sistemas de detecção de intrusão (IDS) baseados em inteligência artificial, usualmente através de técnicas de aprendizado de máquina. Apesar das altas taxas de detecção, esses sistemas raramente são usados em produção devido à baixa confiabilidade causada pela variação do tráfego de rede. Na prática, essas mudanças demandam que os modelos sejam adaptados ao domínio ou ambiente específico em que o sistema será utilizado, o que torna seu uso em produção desafiador. O presente projeto busca desenvolver estratégias de aprendizado de máquina que permitam a adaptação dos modelos a múltiplos domínios, reduzindo assim os esforços necessários para o treinamento dos sistemas de inteligência artificial. O objetivo deste projeto é desenvolver novas estratégias baseadas em técnicas de redes adversárias generativas (GANs) que possam extrair um conjunto de características do tráfego de rede, permitindo que o modelo de aprendizado de máquina opere de maneira independente do domínio em que é aplicado. A rede adversária será responsável por gerar entradas otimizadas para o modelo de aprendizado de máquina, garantindo alta acurácia, independentemente do ambiente de rede em que o sistema opera, utilizando o conceito de otimização mínimo-máximo. Como resultado, o modelo de inteligência artificial não exigirá atualizações frequentes para se adaptar a diferentes ambientes, aumentando assim a confiabilidade do sistema. Projeto aprovado da Fundação Araucária CP 23/2024 - PROGRAMA INSTITUCIONAL DE PESQUISA UNIVERSAL (BÁSICA E APLICADA), valor global R$80.000,00. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Roger Robson dos Santos - Integrante / Jhonatan Geremias - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / Alceu de Souza Britto Jr - Integrante / Fabricio Enembreck - Integrante / Allan da Silva Espindola - Integrante / Joao Andre Simioni - Integrante / OLIVO, CLEBER - Integrante / Edson Emilio Scalabrin - Integrante / Cinthia Obladen de Almeida Freitas - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2024 - Atual

Sistema de Detecção de Intrusão Confiável e Integrado para Ambientes de Infraestruturas Críticas, Descrição: O objetivo geral deste projeto é desenvolver uma solução para prover um sistema de detecção de intrusão (SDI) baseado em técnicas de aprendizagem de máquina, que seja confiável e integrado para ambientes de tecnologia de informação e operação. A confiabilidade da solução é alcançada através do desenvolvimento de um SDI capaz de lidar com o ambiente do adversário, atualizável ao longo do tempo, energeticamente eficiente e que considera as características do ambiente de produção durante a obtenção do modelo. Adicionalmente o SDI confiável objetiva atuar nos três principais vetores de ataques em ambientes de geração, transmissão, distribuição e controle de uma empresa de distribuição energética, sendo eles os ambientes de tecnologia de informação, tecnologia de operação e redes sem fio. Por outro lado, o SDI integrado atua na sumarização e centralização dos eventos gerados pelo SDI confiável, permitindo uma visão centralizada e análise de dados nos mais distintos vetores de ataques de TO, tratando assim todas as possíveis frentes de um possível atacante no ambiente.Projeto da Chamada CNPq N 04/2023. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / André França - Integrante / Roger Robson dos Santos - Integrante / Jhonatan Geremias - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / Mykaele Fortes Sousa - Integrante / Joao Andre Simioni - Integrante / Philipe Fransozi - Integrante / Miguel Gustavo Rodrigues - Integrante / Rodrigo Pucci - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2024 - Atual

ESTRATÉGIAS DE ADAPTAÇÃO DE DOMÍNIO PARA DETECÇÃO DE INTRUSÕES DISTRIBUÍDA EM REDES UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, Descrição: Recentemente, diversos relatórios têm destacado o sucesso de ataques cibernéticos em ambientes conectados à rede. Atacantes exploram uma variedade de vulnerabilidades, incluindo aquelas ainda não divulgadas publicamente, com o objetivo de comprometer esses ambientes. Para enfrentar o crescente número de ciberataques, operadores de rede geralmente utilizam sistemas de detecção de intrusão (IDS) baseados em inteligência artificial, especificamente através de técnicas de aprendizado de máquina. Contudo, apesar das altas taxas de detecção relatadas na literatura, esses sistemas são raramente implementados em ambientes de produção devido à falta de confiabilidade na acurácia das técnicas atuais, que é prejudicada pela variação no comportamento do tráfego de rede ao longo do tempo. Na prática, essas mudanças demandam que os modelos sejam adaptados ao domínio ou ambiente específico em que o sistema será utilizado, o que torna seu uso em produção desafiador. Frente a esse cenário, o presente projeto busca desenvolver uma estratégia de aprendizado de máquina que permita a adaptação do modelo a múltiplos domínios, reduzindo assim os esforços necessários para o treinamento dos sistemas de inteligência artificial. O objetivo geral deste projeto é desenvolver novas estratégias baseadas em técnicas de redes adversárias generativas (GANs) que possam extrair um conjunto de características do tráfego de rede, permitindo que o modelo de aprendizado de máquina opere de maneira independente do domínio em que é aplicado. A rede adversária será responsável por gerar entradas otimizadas para o modelo de aprendizado de máquina, garantindo alta acurácia, independentemente do ambiente de rede em que o sistema opera, utilizando o conceito de otimização mínimo-máximo. Como resultado, o modelo de inteligência artificial não exigirá atualizações frequentes para se adaptar a diferentes ambientes, aumentando assim a confiabilidade do sistema.Projeto da Chamada CNPq/MCTI/FNDCT N 22/2024 com valor global aprovado de R$ 179.150,85. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Alysson Bessani - Integrante / Alan Oliveira de Sá - Integrante / Vinicius Vielmo Cogo - Integrante / Alceu de Souza Britto Jr. - Integrante / Jhonatan Geremias - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / Allan da Silva Espindola - Integrante / OLIVO, CLEBER - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2023 - Atual

UM MODELO DE SISTEMA DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADO EM REDE PARA AMBIENTES INDUSTRIAIS, Descrição: Projeto universal com financiamento do CNPQ tem como objetivo desenvolver um modelo confiável de aprendizagem de máquina federada para sistemas de detecção de intrusão de ambientes industriais. O objetivo é reduzir os esforços exigidos para a atualização dos modelos, além de identificar de maneira não supervisionada modelos desatualizados e não confiáveis. Aprendizagem de máquina federada permitirá que múltiplas organizações colaborem na etapa de treinamento sem compartilhar seus dados privados, o que resultará na redução dos custos de atualização. Por outro lado, a identificação não supervisionada de modelos desatualizados ajudará a determinar o momento ideal para realizar as atualizações, diminuindo a frequência dessas ações. Assim, essa técnica tornará os modelos desenvolvidos aplicáveis em ambientes de produção, uma vez que os esforços necessários para a atualização serão significativamente reduzidos.Projeto da CHAMADA UNIVERSAL - CHAMADA CNPQ/MCTI N 10/2023 com valor global aprovado de R$ 81.799,86. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Nuno Neves - Integrante / Vinicius Vielmo Cogo - Integrante / Roger Robson dos Santos - Integrante / Jhonatan Geremias - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / António Casimiro - Integrante / Allan da Silva Espindola - Integrante / Paulo J D R Marques - Integrante / Joao Andre Simioni - Integrante / André Luiz de Souza Paula - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2020 - 2023

Uma Plataforma Integrada de Monitoramento de Gastos Públicos do Estado do Paraná, Descrição: O objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma de monitoramento em tempo real de gastos públicos, que efetue a coleta e análise dos dados públicos das verbas do estado do Paraná no portal da transparência do estado para fins de monitoramento. Os dados coletados, serão então estruturados, e posteriormente analisados a fim de extrair informações relevantes relacionadas aos gastos ressarcidos, tais como: parlamentares com maiores gastos, área de maior custo, e inconsistências nos ressarcimentos. A análise dos dados é efetuada através de técnicas de aprendizagem de máquina em tempo real, permitindo assim a identificação de gastos indevidos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Gabriel Barleta de Figueiredo - Integrante / Roger Robson dos Santos - Integrante / Mykaele Fortes Sousa - Integrante.
2019 - 2022

CNPq [edital universal]: DETECÇÃO INTELIGENTE EM TEMPO REAL DE URLs QUE DISSEMINAM IMAGEM DE PORNOGRAFIA INFANTIL EM VÍDEOS, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 18/03/2022., Descrição: Soluções de segurança para a Internet (Internet Security Suites - ISS) possuem controle paterno que bloqueia conteúdos por idade, origem ou tipo, por exemplo. O problema é que em muitos casos os conteúdos não têm este tipo de rotulação que permite fácil filtragem. Assim, os ISS têm uma listagem de sites que foram rotulados e o controle é feito por URL (Uniform Resource Locator, endereço do site). Porém, o conteúdo fica acessível no lapso tempo entre a divulgação do conteúdo de PI (Pornografia Infantil) numa URL e a identificação do mesmo - após os robôs dos fabricantes de ISS vasculharem a Internet e encontrarem a URL. Além disto, os abusadores sexuais de crianças e adolescentes (ASCA), mudam as URL com os conteúdos de PI com certa frequência para dificultar ainda mais o rastreamento do ISS e diminuir a eficácia de filtragem. Na prática como as redes sociais em geral filtram este tipo de conteúdo, os ASCA usam tais redes apenas como catálogos para anunciar a URL que está com o conteúdo de PI. Neste projeto contribui-se com o desenvolvimento de mecanismo para a detecção inteligente e em tempo real de imagens de PI em vídeos disponibilizado em URLs da Internet. O objetivo é usar computação em nuvem, deep learning e um proxy, para classificar em tempo real as imagens que vão ser consumidas por crianças e adolescentes na navegação na Internet usando celular, computador ou tablet. Este mecanismo também pode ser utilizado em escolas, empresas e demais entidades que não desejam que este tipo de conteúdo chegue a seus domínios. O projeto está sendo desenvolvido em colaboração com Unidade de Repressão aos Crimes de Ódio e Pornografia Infantil da Polícia Federal (URCOP). Serão criadas duas bases de imagem de PI: uma com imagens de PI (que ficará restrita aos computadores da URCOP) e a outra com as mesmas imagens de PI com tarjas, escondendo a genitália da criança/adolescente. Pois, do ponto de vista legal as imagens de PI corretamente tarjadas não infringem as leis que regem o Estatuto da Criança e do Adolescente. Visa-se usar deep-learning para identificar PI em treinamento sem tarja nas dependências da URCOP e comparar os resultados com os obtidos no treinamento usando tarja e com transfer-learning de pornografia. O resultado deste trabalho contribui para que seja possível termos base de PI tarjadas e facilitar a reprodutividade de trabalhos relacionados e o desenvolvimento de mais trabalhos para identificar este tipo de conteúdo. Além dito, este projeto consegue rotular em tempo real conteúdos de PI que não foram rotulados pela polícia e/ou ISS. Como resultado de nossa proposta, além de bloquear o conteúdo imediatamente para quem está usando o nosso proxy, ainda podemos avisar a polícia e a ISS que novos conteúdos estão sendo disponibilizados independentemente de qual seja a URL de origem, mesmo que esta seja alterada. Este tipo de rotulação pode também auxiliar a polícia em operações de busca e apreensão e identificação de ASCA, pois amplia os mecanismos que existem atualmente, baseado principalmente na identificação de hash criptográficos que devem ser conhecidos a priori... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Jackson Mallman - Integrante / Jhonatan Geremias - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / André Traleski - Integrante / Luiz Eduardo Soares de Oliveira - Integrante / Alceu de Souza Britto Jr - Integrante / Mateus Nunes da Silva - Integrante / Pedro Silva de Vargas - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2019 - 2021

Infra-estrutura de Big Data e Data Lake - Renault, Descrição: Além de ser um termo famoso, o fenômeno Big Data pode trazer ganhos para empresas dos mais diversos portes. Por definição, Big Data compreende o armazenamento e processamento de massivos volumes de dados com diferentes níveis de estruturação. Este é o cenário no qual grandes empresas dos mais diversos setores se encontram, uma vez que o volume de dados gerado e armazenado por diferentes tipos de sistemas cresce de forma contínua, e não há mão de obra qualificada para analisar estes dados, ou até mesmo poder computacional. Fortemente associado ao fenômeno de Big Data, temos o Data lake. Um data lake é um repositório de dados que armazenar arquivos de diversos tipos e estruturações, isto é, desde arquivos texto, tabelas, planilhas, até imagens e vídeos. Além de apenas armazenar tais dados, data lakes também possuem as características de replicação e alta disponibilidade. A primeira característica é de extrema importância, pois caso uma cópia de um arquivo seja perdida por problemas em algum dos computadores que formam a infra-estrutura de Big Data falhe, este dado estará automaticamente replicado, não incorrendo em perda de dados. A segunda característica impacta a performance do sistema, pois sem alta disponibilidade, os resultados de processamentos e análises de dados não terminariam em tempo hábil. Esta proposta de projeto tem como objetivo realizar um levantamento sobre o status atual da Renault sob a ótica de Big Data visando a construção de modelos de dados a partir de dados históricos de sua indústria. Com isso, almeja-se identificar casos de uso para ferramentas de Big Data, viabilizando a análise de dados em larga escala para decisões estratégicas da empresa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Jean Paul Barddal - Coordenador / Rivaldo Luiz Tomio - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1
2016 - 2019

CAPES-FCT: Controlo e Supervisão Resiliente em Smart Grids, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 04/07/2018., Descrição: Neste projeto de intercâmbio de investigadores da Univ. de Lisboa (Portugal) e da PUCPR/Inmetro (Brasil), pretende-se investigar um conjunto de conceitos, arquiteturas e abordagens inovadoras na segurança e confiabilidade dos sistemas SCADA de nova geração. Este projeto tem financiamento em bolsas e demais custeio no valor de R$ 343.000,00.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Voldi Zambenedetti - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / MARYNOWSKI, JOAO - Integrante / Vilmar Abreu - Integrante / NEVES, NUNO - Integrante / Luiz Fernando Rust da Costa Carmo - Integrante / Charles Bezerra do Prado - Integrante / Davidson Rodrigo Boccardo - Integrante / Leonardo Costa Ribeiro - Integrante / Wilson de Souza Melo Junior - Integrante / Sergio de Madeiros Camara - Integrante / Raphael Carlos Santos Machado - Integrante / Anderson Mussel D'Aquino - Integrante / Alan Oliveira de Sá - Integrante.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Marcelo Eduardo Pellenz - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Voldi Zambenedetti - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante., Número de produções C, T & A: 17
2011 - 2013

MCTI/RNP: Uma Arquitetura de PaaS com Gestão de Segurança Transparente para o SaaS (CTIC/RNP), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I é parte de um projeto em rede denominado "JiT Clouds - Uma proposta para ampliar a elasticidade de provedores de computação em nuvem baseada na federação de recursos computacionais amortizados". A rede é composta de oito universidades proponentes (UFSCar, Unicamp, UFRGS, UFCG, UFBA, UFC e UFCG, PUCPR/UFSC) e conta um orçamento total de R$ 1.880.000,00. Este projeto visa prover autonomia aos domínios dos clientes na criação e avaliação de políticas, que são derivadas a partir de assertivas de identificação/autorização oriundas da contratação dos Serviços da Nuvem. A identificação esta baseada em identidades federadas e o processo de autorização é monitorado usando uma visão consolidada das políticas geradas nos domínios do cliente - que é mantida no provedor para reconfigurar políticas no sentido de refletir o consumido e o contratado. Através do Eucalyptus, Web Services e UCONabc é provida gestão de segurança com baixo acoplamento e controle de acesso dinâmico sem perder o controle de autorização do ambiente. Este projeto tem um orçamento de R$ 219.999.99. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Juliana Bachtold - Integrante / Maicon Stihler - Integrante / Joni da Silva Fraga - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Darlan Segalin - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

2014 - Atual

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2012 - Atual

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2014 - Atual

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2012 - Atual

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2014 - Atual

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2012 - Atual

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2014 - Atual

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2012 - Atual

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2019 - Atual

Virtualization-as-a-Service (VaaS) ? Implantação e manutenção de uma plataforma de uso compartilhado de processamento de alto desempenho, Descrição: O objetivo do projeto é permitir o uso compartilhado da infraestrutura de processamento de alto desempenho (servidores), disponível no Programa de Pós-graduação em Informática (PPGIa). O PPGIa conta com uma infraestrutura de alto desempenho, de custo estimado de R$1,3 milhões, composta por 22 lâminas multiprocessadas que totalizam 312 cores, 2.8TB de RAM, 184TB de armazenamento e 5 GPUs de alto desempenho (NVIDIA M60) utilizadas para as atividades de pesquisa e desenvolvimento do programa. A infraestrutura é gerenciada por software proprietário, portanto cada lâmina necessita da aquisição de uma licença paga, acarretando custos elevados ao programa assim como limitação na capacidade de compartilhamento. Desta maneira, o objetivo do projeto é prover o compartilhamento da infraestrutura, através de técnicas de virtualização de hardware, e do uso de softwares de código aberto. Consequentemente, os grupos de pesquisa possuirão acesso compartilhado a infraestrutura disponível no PPGIa, permitindo assim a execução dos projetos que necessitem de alta capacidade de processamento (e.g. Big Data, IA, processamento de imagem), sem acarretar custos financeiros ao programa, permitindo que os grupos de pesquisa do PPGIa, assim como de programas de pós-graduação parceiros na PUCPR que possuam projetos em parceria (e.g. PPGTS e PPGEM) executem seus projetos de maneira eficiente.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Rafael de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2019 - Atual

Virtualization-as-a-Service (VaaS) ? Implantação e manutenção de uma plataforma de uso compartilhado de processamento de alto desempenho, Descrição: O objetivo do projeto é permitir o uso compartilhado da infraestrutura de processamento de alto desempenho (servidores), disponível no Programa de Pós-graduação em Informática (PPGIa). O PPGIa conta com uma infraestrutura de alto desempenho, de custo estimado de R$1,3 milhões, composta por 22 lâminas multiprocessadas que totalizam 312 cores, 2.8TB de RAM, 184TB de armazenamento e 5 GPUs de alto desempenho (NVIDIA M60) utilizadas para as atividades de pesquisa e desenvolvimento do programa. A infraestrutura é gerenciada por software proprietário, portanto cada lâmina necessita da aquisição de uma licença paga, acarretando custos elevados ao programa assim como limitação na capacidade de compartilhamento. Desta maneira, o objetivo do projeto é prover o compartilhamento da infraestrutura, através de técnicas de virtualização de hardware, e do uso de softwares de código aberto. Consequentemente, os grupos de pesquisa possuirão acesso compartilhado a infraestrutura disponível no PPGIa, permitindo assim a execução dos projetos que necessitem de alta capacidade de processamento (e.g. Big Data, IA, processamento de imagem), sem acarretar custos financeiros ao programa, permitindo que os grupos de pesquisa do PPGIa, assim como de programas de pós-graduação parceiros na PUCPR que possuam projetos em parceria (e.g. PPGTS e PPGEM) executem seus projetos de maneira eficiente.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Felipe Veiga Ramos - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / André Traleski - Integrante / Mykaele Fortes Sousa - Integrante / Hanna Paterno Coutinho Ferreira - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.
2025 - 2026

ECORODOVIAS - Big Data para Pavimentos Rodoviários, Descrição: A gestão eficiente de pavimentos rodoviários exige a integração de dados estruturados para garantir durabilidade, segurança e otimização de recursos, mas a fragmentação das informações e a ausência de um ambiente centralizado de Big Data dificultam a previsão de falhas e resultam em intervenções tardias e mais onerosas. Para enfrentar esse desafio, o projeto propõe uma plataforma georreferenciada robusta capaz de armazenar, integrar e processar grandes volumes de dados relacionados ao desempenho dos pavimentos, associando informações críticas a trechos específicos da via em intervalos regulares. Com a integração de indicadores de desempenho, características estruturais, tráfego e variáveis ambientais, essa infraestrutura permitirá análises avançadas, identificação precoce de padrões de degradação e maior assertividade no planejamento de intervenções estratégicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (6) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Jean Paul Barddal - Integrante / Edson Emilio Scalabrin - Coordenador / Braulio Coelho Avila - Integrante / Juliano Vieira Martins - Integrante / André Hochuli - Integrante., Financiador(es): ECORODOVIAS CONCESSOES E SERVICOS S/A - Outra.
2023 - Atual

UM MODELO DE SISTEMA DE DETECÇÃO DE INTRUSÃO BASEADO EM REDE PARA AMBIENTES INDUSTRIAIS, Descrição: Projeto universal com financiamento do CNPQ tem como objetivo desenvolver um modelo confiável de aprendizagem de máquina federada para sistemas de detecção de intrusão de ambientes industriais. O objetivo é reduzir os esforços exigidos para a atualização dos modelos, além de identificar de maneira não supervisionada modelos desatualizados e não confiáveis. Aprendizagem de máquina federada permitirá que múltiplas organizações colaborem na etapa de treinamento sem compartilhar seus dados privados, o que resultará na redução dos custos de atualização. Por outro lado, a identificação não supervisionada de modelos desatualizados ajudará a determinar o momento ideal para realizar as atualizações, diminuindo a frequência dessas ações. Assim, essa técnica tornará os modelos desenvolvidos aplicáveis em ambientes de produção, uma vez que os esforços necessários para a atualização serão significativamente reduzidos.Projeto da CHAMADA UNIVERSAL - CHAMADA CNPQ/MCTI N 10/2023 com valor global aprovado de R$ 81.799,86. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (0) Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Nuno Neves - Integrante / Vinicius Vielmo Cogo - Integrante / Roger Robson dos Santos - Integrante / Jhonatan Geremias - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / António Casimiro - Integrante / Allan da Silva Espindola - Integrante / Paulo J D R Marques - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2019 - 2022

Virtualization-as-a-Service (VaaS) Implantação e manutenção de uma plataforma de uso compartilhado de processamento de alto desempenho, Descrição: O objetivo do projeto é permitir o uso compartilhado da infraestrutura de processamento de alto desempenho (servidores), disponível no Programa de Pós-graduação em Informática (PPGIa). O PPGIa conta com uma infraestrutura de alto desempenho, de custo estimado de R$1,3 milhões, composta por 22 lâminas multiprocessadas que totalizam 312 cores, 2.8TB de RAM, 184TB de armazenamento e 5 GPUs de alto desempenho (NVIDIA M60) utilizadas para as atividades de pesquisa e desenvolvimento do programa. A infraestrutura é gerenciada por software proprietário, portanto cada lâmina necessita da aquisição de uma licença paga, acarretando custos elevados ao programa assim como limitação na capacidade de compartilhamento. Desta maneira, o objetivo do projeto é prover o compartilhamento da infraestrutura, através de técnicas de virtualização de hardware, e do uso de softwares de código aberto. Consequentemente, os grupos de pesquisa possuirão acesso compartilhado a infraestrutura disponível no PPGIa, permitindo assim a execução dos projetos que necessitem de alta capacidade de processamento (e.g. Big Data, IA, processamento de imagem), sem acarretar custos financeiros ao programa, permitindo que os grupos de pesquisa do PPGIa, assim como de programas de pós-graduação parceiros na PUCPR que possuam projetos em parceria (e.g. PPGTS e PPGEM) executem seus projetos de maneira eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Coordenador / Altair Olivo Santin - Integrante / Felipe Veiga Ramos - Integrante / Pedro Horchulhack - Integrante / André Traleski - Integrante / Mykaele Fortes Sousa - Integrante / Hanna Paterno Coutinho Ferreira - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2016

MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticação e Autorização Distribuída, baseado em Nuvem Computacional, para Smart Grid, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto concentra esforços no sentido de desenvolver o medidor de rede elétrica inteligente compatível com as normas vigentes no Brasil. O objetivo geral é prover uma abordagem que trata da autenticação e autorização no ambiente de sistemas de distribuídos da nova geração do SCADA. Se visa possibilitar a autenticação única em nível de gestão do ambiente distribuído do SCADA, usando as mesmas credenciais de autenticação. Para autorização se visa desenvolver uma abordagem de controle de acesso aplicando RBAC (quorum role) integrado com esquema de reavaliações continua do UCONabc para dar suporte a autorização de tempo real demanda pelo ambiente SCADA, baseado em nuvem computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com as empresas Siemens e Copel. O valor financiado é de R$ 285.924,64 + bolsas DTI, GM e ITI.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Joni da Silva Fraga - Integrante / Edgard Jamhour - Integrante / Arlindo Luis Marcon Jr - Integrante / Afonso Ferreira Miguel - Integrante / Ivan Jorge Chueiri - Integrante / Manoel Camillo Penna - Integrante / Fernando Baboni - Integrante / Cleverton Juliano Alves Vicentini Vicentini - Integrante / Adriano Witkovski - Integrante / Rafael Cruz Ribeiro - Integrante / Valter Klein - Integrante / Maria Gertrudes te Vaarwerk - Integrante / Márcio Biehl Hamerschmidt - Integrante / Gustavo Alexandre de Souza - Integrante / Andreas Kiefer - Integrante / Anelise Munaretto Fonseca - Integrante / Frederico Papa Neto - Integrante / Marcelo E. Pellenz - Integrante / Voldi Costa Zambenedetti - Integrante.
2012 - 2016

Intel: Method and Energy-Efficient FPGA-based SoC Implementation for Anomaly Detection System, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto de PD&I tem como objetivo propor um método para implementação e testes de um sistema de detecção de anomalias com eficiência energética, implementados em SoC (System on Chip) com FGPA acoplada, mas garantindo a acurácia de detecção. Isto significa que nenhuma otimização para melhorar a eficiência energética será feita em detrimento da acurácia de detecção, aspecto não considerado nos trabalhos da literatura. Neste caso, a eficiência energética é buscada não só na otimização dos circuitos do hardware, mas também no desenvolvimento do método e na arquitetura do sistema de detecção implementado no SoC. O projeto foi aprovado em resposta ao RFP (Intel Strategic Research Alliance (ISRA) - Energy-efficient Security for SOC Devices). O financiamento é da Intel Corporation através do Intel Labs University Research Office (URO). ---- The project main goal is develop an Anomaly Detection System implemented and tested in FPGA-based SoCs, always having energy-efficiency and accuracy as fundamental features. The project is sponsored by Intel Corporation / Intel Labs University Research Office (URO).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador / Luiz Eduardo Soares Oliveira - Integrante / Ricardo P. Jasinski - Integrante / Paulo R. Cemin - Integrante / André França - Integrante / Eduardo Peters - Integrante / Thiago R. C. de Lima - Integrante / Volnei A Pedroni - Integrante.
2012 - 2013

Siemens: Integrated Health Monitor, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Altair Olivo Santin em 11/05/2016., Descrição: Este projeto visa coletar informações sobre as funções vitais de serviços num pool de servidores (server farm) e identificar anomalias de funcionamento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Eduardo Kugler Viegas - Integrante / Altair Olivo Santin - Coordenador.

Prêmios

2025

Prêmio Pesquisador Destaque em Inovação, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2025

Prêmio Excelência no Ensino, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2025

Prêmio Excelência na Pesquisa, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2025

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2025

Prêmio Pesquisador com Publicação de Maior Fator Impacto PPG, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2025

Professor homenageado do curso de Bacharelado em Cibersegurança, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2024

Prêmio de Melhor Dissertação de Mestrado no Concurso de Teses e Dissertações (CTD), XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg).

2024

Prêmio de Menção Honrosa no Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTICG), XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg).

2024

Prêmio de Artefato Destaque no XVIII Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTICG), XXIV Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg).

2024

Prêmio Excelência no Ensino, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2024

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2023

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2022

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2021

Premio como orientador de trabalho primeiro lugar de iniciação científica, PIBIC - Ciências Exatas no XXIX Seminário de Iniciação Científica da PUCPR.

2021

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2021

Prêmio Excelência no Ensino, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2020

Prêmio de Melhor Tese de Doutorado, XX Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg).

2020

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2019

Prêmio Pesquisador Stricto Sensu Q1, Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

Histórico profissional

Endereço profissional

Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Politécnica. , Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Prado Velho, 80215901 - Curitiba, PR - Brasil, Telefone: (41) 32711669

Experiência profissional

2019 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Paraná

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

Atividades

08/2019
Ensino, Bacherelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Raciocínio Algoritimico, Performance em Sistemas Ciberfísicos, Big Data Analytics, Big Data, Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusão

2019 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Paraná

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPPGIa) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).

2014 - 2018

Pontifícia Universidade Católica do Paraná

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvimento Tecnológico em TICs do CNPq, Regime: Dedicação exclusiva.

2011 - 2013

Pontifícia Universidade Católica do Paraná

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação Científica, Carga horária: 20

Atividades

01/2014
Pesquisa e desenvolvimento, Reitoria, Instituto de Ciências Exatas e de Tecnologia.Linhas de pesquisa
02/2018 - 05/2019
Ensino, Ensino a Distância - Big Data e Inteligência Analítica, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Elaboração material da disciplina de Fundamentos de Big Data, Elaboração material da disciplina de Oficina Maker, Elaboração material da disciplina de Frameworks de Big Data
04/2018 - 08/2018
Ensino, Virtualização de Redes e Computação em Nuvem, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Redes Definidas por Software
12/2017 - 02/2018
Ensino, Virtualização de Redes e Computação em Nuvem, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Implantação e Desenvolvimento de Sistemas de Computação em Nuvem
08/2016 - 12/2016
Ensino, Computação em Nuvem, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Implantação e Desenvolvimento de Sistemas de Computação em Nuvem
06/2016 - 12/2016
Ensino, Big Data & Analytcs, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Computação em Nuvem e Big Data, Fundamentos de Big Data, Segurança da Informação

2018 - 2019

Samsung Research Brazil

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 44

Outras informações:
Pesquisa e desenvolvimento de soluções baseadas em aprendizagem de máquina para segurança de dispositivos IoT, wireless e mobiles da Samsung.

2021 - 2022

Technology Innovation Institute

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Senior Cloud Security Researcher, Carga horária: 40