Luiz Fernando Carvalho

Formação complementar

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Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• BRANDÃO LENT, DANIEL M. ; DA SILVA RUFFO, VITOR G. ; CARVALHO, LUIZ F. ; LLORET, JAIME ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; LEMES PROENÇA, MARIO . An Unsupervised Generative Adversarial Network System to Detect DDoS Attacks in SDN. IEEE Access , v. 12, p. 70690-70706, 2024.

• DA SILVA RUFFO, VITOR GABRIEL ; BRANDÃO LENT, DANIEL MATHEUS ; KOMARCHESQUI, MATEUS ; SCHIAVON, VINÍCIUS FERREIRA ; DE ASSIS, MARCOS VINICIUS OLIVEIRA ; CARVALHO, LUIZ FERNANDO ; PROENÇA, MARIO LEMES . Anomaly and intrusion detection using deep learning for software-defined networks: A survey. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 1, p. 124982, 2024.

• SCARANTI, GUSTAVO FRIGO ; CARVALHO, LUIZ FERNANDO ; BARBON, SYLVIO ; LLORET, JAIME ; PROENÇA, MARIO LEMES . Unsupervised online anomaly detection in Software Defined Network environments. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 191, p. 116225, 2022.

• BRANDAO LENT, DANIEL M. ; NOVAES, MATHEUS P. ; CARVALHO, L. F. ; LLORET, JAIME ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . A Gated Recurrent Unit Deep Learning Model to Detect and Mitigate Distributed Denial of Service and Portscan Attacks. IEEE Access , v. 10, p. 1-1, 2022.

• NOVAES, MATHEUS P. ; CARVALHO, L. F. ; LLORET, JAIME ; PROENCA JR, M. L. . Adversarial Deep Learning approach detection and defense against DDoS attacks in SDN environments. Future Generation Computer Systems , v. 125, p. 156-167, 2021.

• NOVAES, MATHEUS P. ; CARVALHO, LUIZ F. ; LLORET, JAIME ; PROENCA, MARIO LEMES . Long Short-Term Memory and Fuzzy Logic for Anomaly Detection and Mitigation in Software-Defined Network Environment. IEEE Access , v. 8, p. 83765-83781, 2020.

• DE ASSIS, MARCOS V.O. ; CARVALHO, LUIZ F. ; Rodrigues, Joel J.P.C. ; LLORET, JAIME ; PROENÇA JR, MARIO L. . Near real-time security system applied to SDN environments in IoT networks using convolutional neural network. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING , v. 86, p. 106738, 2020.

• ASSIS, MARCOS V.O. ; CARVALHO, LUIZ F. ; LLORET, JAIME ; PROENÇA, MARIO L. . A GRU deep learning system against attacks in software defined networks. JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONS , v. 177, p. 102942, 2020.

• SCARANTI, GUSTAVO F. ; CARVALHO, L. F. ; BARBON, S. J. ; PROENCA, MARIO LEMES . Artificial Immune Systems and Fuzzy Logic to Detect Flooding Attacks in Software-Defined Networks. IEEE Access , v. 8, p. 100172-100184, 2020.

• ZERBINI, CINARA BRENDA ; CARVALHO, LUIZ FERNANDO ; ABRÃO, TAUFIK ; PROENÇA, MARIO LEMES . Wavelet against random forest for anomaly mitigation in software-defined networking. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 80, p. 138-153, 2019.

• FERNANDES, GILBERTO ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; CARVALHO, LUIZ FERNANDO ; AL-MUHTADI, JALAL F. ; PROENÇA, MARIO LEMES . A comprehensive survey on network anomaly detection. TELECOMMUNICATION SYSTEMS , v. 70, p. 447-489, 2019.

• HAMMAMOTO, A. H. ; CARVALHO, L. F. ; SAMPAIO, L. D. H. ; ABRAO, T. ; PROENÇA JR., MARIO LEMES . Network Anomaly Detection System using Genetic Algorithm and Fuzzy Logic. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 92, p. 390-402, 2018.

• CARVALHO, LUIZ FERNANDO ; ABRÃO, TAUFIK ; MENDES, Leonardo de Souza ; PROENÇA, MARIO LEMES . An Ecosystem for Anomaly Detection and Mitigation in Software-defined Networking. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 104, p. 121-133, 2018.

• DE ASSIS, MARCOS V. O. ; NOVAES, MATHEUS P. ; ZERBINI, CINARA B. ; CARVALHO, LUIZ F. ; ABRAO, TAUFIK ; PROENCA, MARIO LEMES . Fast Defense System Against Attacks in Software Defined Networks. IEEE Access , v. 6, p. 69620-69639, 2018.

• PENA, EDUARDO H.M. ; CARVALHO, LUIZ F. ; BARBON JR., SYLVIO ; RODRIGUES, JOEL J.P.C. ; PROENÇA JR., MARIO LEMES . Anomaly detection using the correlational paraconsistent machine with digital signatures of network segment. INFORMATION SCIENCES , v. 420, p. 313-328, 2017.

• FERNANDES JR, GILBERTO ; CARVALHO, LUIZ F. ; RODRIGUES, JOEL J.P.C. ; PROENÇA, MARIO LEMES . Network Anomaly Detection using IP Flows with Principal Component Analysis and Ant Colony Optimization. Journal of Network and Computer Applications , v. 64, p. 1-11, 2016.

• PROENÇA JR, Mario Lemes ; FERNANDES, GILBERTO ; CARVALHO, L. F. ; DE ASSIS, MARCOS V. O. ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. . Digital signature to help network management using flow analysis. International Journal of Network Management (Print) , v. 26, p. 76-94, 2016.

• CARVALHO, L. F. ; BARBON, SYLVIO ; MENDES, Leonardo de Souza ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Unsupervised Learning Clustering and Self-Organized Agents Applied to Help Network Management. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 54, p. 29-47, 2016.

• CARVALHO, L.F. ; FERNANDES, G. ; DE ASSIS, M.V.O. ; RODRIGUES, J.J.P.C. ; LEMES PROENÇA, M. . Digital signature of network segment for healthcare environments support. I R B M News , v. 35, p. 1-11, 2014.

• ADANIYA, M. H. A. C. ; CARVALHO, L. F. ; ZARPELAO, B. B. ; SAMPAIO, L. D. H. ; ABRAO, T. ; JESZENSKY, P. J. E. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Firefly Algorithm in Telecommunications. In: Xin-She Yang; Su Fong Chien; Tiew On Ting. (Org.). Bio-Inspired Computation in Telecommunications. 1ed.Waltham: MK: Morgan Kaufmann / Elsevier, 2015, v. 1, p. 43-72.

• MILESKI, MATHEUS ; PRADO CAMPOS, DANIEL ; FERNANDO CARVALHO, LUIZ ; GOMES MANTOVANI, RAFAEL . Sentiment Analysis in Social Networks during the 2021 and 2022 Formula 1 Seasons: A Study Using Natural Language Processing on Twitter. In: Computer on the Beach, 2024, Balneário Camboriú - Santa Cat. Anais do XV Computer on the Beach - COTB'24. Itajaí: Universidade do Vale do Itajaí, 2024. p. 236-243.

• RIBEIRO, JULIO ; MILESKI, MATHEUS ; LUIS SEIXAS JUNIOR, JOSÉ ; FERNANDO CARVALHO, LUIZ ; GOMES MANTOVANI, RAFAEL . Image Classification for Precision Agriculture: A Coffee Study Case. In: Computer on the Beach, 2024, Balneário Camboriú - Santa Cat. Anais do XV Computer on the Beach - COTB'24. Itajaí: Universidade do Vale do Itajaí, 2024. v. 15. p. 088-95.

• CARVALHO, LUIZ F. ; FERNANDES, GILBERTO ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; MENDES, LEONARDO S. ; PROENCA, MARIO LEMES . A novel anomaly detection system to assist network management in SDN environment. In: ICC 2017 2017 IEEE International Conference on Communications, 2017, Paris. 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2017. p. 1.

• SALMEN, F. ; HERNANDES JUNIOR, P. R. G. ; CARVALHO, L. F. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Using Firefly and Genetic Metaheuristics for Anomaly Detection based on Network Flows. In: The Eleventh Advanced International Conference on Telecommunications - AICT, 2015, Brussels. Proceedings of AICT 2015, 2015.

• FERNANDES, GILBERTO ; PENA, EDUARDO H. M. ; CARVALHO, LUIZ F. ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; PROENÇA, MARIO L. . Statistical, forecasting and metaheuristic techniques for network anomaly detection. In: the 30th Annual ACM Symposium, 2015, Salamanca. Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '15. New York: ACM Press. p. 701.

• PENA, EDUARDO H. M. ; CARVALHO, LUIZ F. ; BARBON, SYLVIO ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; PROENCA, MARIO LEMES . Correlational paraconsistent machine for anomaly detection. In: GLOBECOM 2014 2014 IEEE Global Communications Conference, 2014, Austin. 2014 IEEE Global Communications Conference. p. 551.

• HERNANDES JUNIOR, P. R. G. ; CARVALHO, L.F. ; PROENCA JR, M. L. . Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis through Genetic Algorithm and ACO metaheuristics. In: XXXIII International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC'2014), 2014, Talca. Proceedings of XXXIII International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC'2014), 2014.

• HERNANDES JUNIOR, P. R. G. ; CARVALHO, L. F. ; PROENCA JR, M. L. ; FERNANDES JR., G. . Digital Signature of Network Segment using Genetic Algorithm and Ant Colony Optimization metaheuristics. In: The Eighth International Conference on Emerging Security Information Systems and Technologies, 2014, Lisbon. Secureware, 2014.

• DE ASSIS, MARCOS V. O. ; CARVALHO, LUIZ F. ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; PROENCA, MARIO LEMES . Holt-Winters statistical forecasting and ACO metaheuristic for traffic characterization. In: ICC 2013 2013 IEEE International Conference on Communications, 2013, Budapest. 2013 IEEE International Conference on Communications (ICC). p. 2524.

• CARVALHO, LUIZ F. ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; BARBON, SYLVIO ; LEMES PROENCA, MARIO . Using Ant Colony Optimization metaheuristic and Dynamic Time Warping for anomaly detection. In: 2013 21st International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM 2013), 2013, Split-Primosten. 2013 21st International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks - (SoftCOM 2013). p. 1.

• CARVALHO, LUIZ F. ; DE ASSIS, MARCOS V. O. ; GILBERTO, F. ; RODRIGUES, JOEL J. P. C. ; PROENCA, MARIO LEMES . Digital Signature of Network Segment using PCA, ACO and Holt-Winters for network management. In: 2013 IEEE 15th International Conference on eHealth Networking, Applications and Services (Healthcom 2013), 2013, Lisbon. 2013 IEEE 15th International Conference on e-Health Networking, Applications and Services (Healthcom 2013). p. 564.

• ZACARON, A. M. ; CARVALHO, L. F. ; ADANIYA, M. H. A. C. ; ABRAO, T. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis. In: International Conference on Data Communication Networking, 2012, Rome. Proceedings of the International Conference on Data Communication Networking, e-Business and Optical Communication Systems. p. 35.

• ZACARON, A. M. ; CARVALHO, L. F. ; ADANIYA, M. H. A. C. ; ABRAO, T. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Assinatura Digital de Segmento de Rede Utilizando Análise de Fluxos e Clusterização K-means. In: SEMISH - 39th Seminar on Hardware and Software, 2012, Curitiba. XXX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2012.

• CARVALHO, LUIZ FERNANDO ; ZACARON, ALEXANDRO MARCELO ; ADANIYA, MARIO HENRIQUE AKIHIKO DA COSTA ; PROENCA, MARIO LEMESA . Ant Colony Optimization for Creating Digital Signature of Network Segments Using Flow Analysis. In: 2012 31st International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC), 2012, Valparaíso. 2012 31st International Conference of the Chilean Computer Science Society. p. 171.

• FONTES, G. H. S. ; CARVALHO, L. F. . Comparação entre Random Forest e LSTM na Detecção de Ataques DDoS. In: XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023, Ponta Grossa. Anais do XIII Seminário de Extensão e Inovação & XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023. p. 1-6.

• MINSON, T. B. ; MATIAS, C. V. ; MIRANDA, A. C. R. ; OLIVEIRA, A. L. ; SILVA, L. S. ; CONTE, G. F. ; MOREIRA, G. M. ; SILVA, A. S. ; MARTINS, R. S. V. ; CARVALHO, L. F. ; BALDO, T. A. ; MANTOVANI, R. G. . Cidadania Digital: inclusão e capacitação para redução da vulnerabilidade social. In: XIII Seminário de Extensão e Inovação, 2023, Ponta Grossa. Anais do XIII Seminário de Extensão e Inovação & XXVIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2023. p. 1-6.

• MIRANDA, A. C. R. ; SANTOS, D. O. ; CARVALHO, L. F. ; BALDO, T. A. ; MANTOVANI, R. G. . Inclusão Digital e Capacitação Tecnológica de Pessoas Carentes em Apucarana. In: XII Seminário de Extensão e Inovação & XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022, Santa Helena. Anais do XII Seminário de Extensão e Inovação & XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022.

• SYBUIA, L. H. ; CARVALHO, L. F. ; CAMPOS, D. P. ; MANTOVANI, R. G. . Segmentação de Sinais de Eletromiografia usando LSTMS. In: XII Seminário de Extensão e Inovação & XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022, Santa Helena. Anais do XII Seminário de Extensão e Inovação & XXVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR, 2022.

• LIMA, B. S. ; CARVALHO, L. F. . Uso de Inteligência Computacional para Detecção de Eventos Anômalos de Redes. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnologia - SICITE 2021, 2021, Guarapuava. XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnologia - SICITE 2021, 2021.

• CARMO, G. A. ; CARVALHO, L. F. . Detecção de Anomalias em Tráfego de Redes por Modelos Supervisionados de Aprendizado de Máquina. In: XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica - SICITE 2021, 2021, Guarapuava. XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica - SICITE 2021, 2021.

• GUEDES, A. T. ; CARVALHO, L. F. . Inteligência Computacional na Solução de Problemas das Engenharias e Agronomia. In: XI Seminário de Extensão e Inovação - SEI 2021, 2021, Guarapuava. XI Seminário de Extensão e Inovação - SEI 2021, 2021.

• CARVALHO, L. F. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Detecção de Anomalias em Redes usando a Heurística Ant Colony Optimization. In: XX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2011, Ponta Grossa. XX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2011.

• CARVALHO, L. F. ; ZACARON, A. M. ; ADANIYA, M. H. A. C. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Ant Colony Optimization for Creating Digital Signature of Network Segments using Flow Analysis. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CARVALHO, L. F. ; PROENÇA JR, Mario Lemes . Detecção de Anomalias em Redes usando a Heurística Ant Colony Optimization. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2020 - 2023

  Análise de Dados Voltada à Detecção de Eventos Anômalos e Ataques em Redes de Comunicação, Descrição: A massificação dos recursos computacionais e o aumento das taxas de transmissão das redes de comunicação têm contribuído para o surgimento de serviços cada vez mais sofisticados. Entretanto, essa demanda acrescenta também dificuldades ao gerenciamento da rede, tornando essa atividade mais complexa e onerosa. Algumas circunstâncias podem dificultar o controle adequado das redes, como falhas de equipamentos ou aplicações, congestionamentos e ataques maliciosos. De modo geral, esses inconvenientes são relacionados às anomalias de tráfego que devem ser identificadas e tratadas apropriadamente para que não comprometam a segurança e o desempenho da comunicação, evitando prejuízo ao usuário final. Dessa maneira, este projeto tem como objetivo estudar e propor soluções pautadas na Inteligência Computacional para analisar profundamente o tráfego. Assim, pretende-se que as ferramentas desenvolvidas identifiquem de maneira autônoma as anomalias, de modo a assegurar a resiliência dos serviços prestados pela rede e eliminar os erros gerados pela análise desempenhada manualmente pelos gestores de rede.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Coordenador / Breno da Silva Lima - Integrante / Guilherme de Almeida do Carmo - Integrante / Pedro Mian Parra - Integrante.

• 2020 - 2022

  Inteligência Computacional na Solução de Problemas das Engenharias e Agronomia, Descrição: Atualmente uma grande quantidade de dados vem sendo gerada por diversos meios como sensores, computadores, celulares e a Internet. Entretanto, muitas vezes o processo de extração de conhecimento ou padrões não é intuitivo e imediato. Além disso, a análise manual de tais dados é inviável, sendo necessário o uso de técnicas computacionais para extração de conhecimento útil. Várias dessas técnicas são desenvolvidas pela inteligência computacional. Este projeto tem por objetivo o estudo, desenvolvimento e aplicação de métodos dentro do contexto de processamento digital de dados. Isso inclui, mas não se limita, aos temas de aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, otimização, reconstrução, mineração de dados, modelagem e simulação, teoria de controle, problemas inversos, meta-aprendizado e processamento de imagens e sinais. Espera-se que as soluções propostas sejam capazes de dar suporte tanto para especialistas como leigos em seus diversos contextos. A significância desde resultados abre um novo número de oportunidades para trabalhos futuros. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Coordenador / Daniel Prado de Campos - Integrante / Fabio Irigon Pereira - Integrante / Maurício Eiji Nakai - Integrante / Rafael Gomes Mantovani - Integrante.

• 2020 - Atual

  Aprendizado de Máquina Automático: Aprendendo a Aprender, Descrição: Atualmente uma grande quantidade de dados vem sendo gerada por diversos meios como senso res, celulares e a Internet. Entretanto a análise manual de tais dados é inviável, sendo necessário o uso de técnicas computacionais para extração de conhecimento útil. Várias dessas técnicas são desenvolvidas na crescente área de Ciência de Dados. Uma ferramenta fundamental do cientista de dados para lidar com extração de conhecimento é o Aprendizado de Máquina. Contudo, derivar um bom modelo a partir de um conjunto de dados brutos não é tarefa trivial. Isto exige do especialista conduzir diversos passos de pré-processamento, escolha de algoritmos e configuração de hiperparâmetros. Tais tarefas são custosas, levando a muitas tomadas de decisões que, em geral, não são possíveis para usuários leigos. Este projeto tem como objetivo a pesquisa e o desenvolvimento de sistemas de Aprendizado de Máquina Automático em três âmbitos: pré-processamento (limpeza, normalização, seleção de atributos), modelagem (escolha apropriada de algoritmos de Aprendizado de Máquina, ajuste de seus hiperparâmetros e modelo final) e pós-processamento (avaliação do modelo e relatório para usuário). Espera-se que os sistemas desenvolvidos sejam capazes de ajudar tanto usuários especialistas como leigos nos passos necessários para análise de dados, evitando que estes gastem muito tempo com ajustes manuais, focando na análise do problema. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Daniel Prado de Campos - Integrante / Rafael Gomes Mantovani - Coordenador.

• 2017 - 2020

  Projeto Mintaka - Sistema de Gerenciamento Autônomo em Redes Definidas por Software (SDN) e OpenFlow, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Mario Lemes Proença Junior em 19/03/2018., Descrição: A utilização de serviços de tecnologia da informação e comunicação como redes sociais, vídeos, voz, e-commerce e web, além do constante surgimento de novas aplicações que funcionam a qualquer hora e de qualquer lugar graças a utilização das redes de computadores tem crescido de forma ainda exponencial. A gestão dos ativos de rede que garantem o funcionamento destes serviços tem que ser realizada de forma eficiência, robusta, resiliente, transparente, segura e com baixo custo visando maior disponibilidade e escalabilidade. Neste cenário onde milhares de ativos de redes, físicos ou virtuais, são utilizados, as redes definidas por softwares (Software-Defined Networking, SDN) emergem como um novo paradigma que tem o objetivo de facilitar e auxiliar aos administradores de rede na sua configuração e gerencia. São switches, roteadores, servidores que integram datacenter próprios ou via Cloud Computing. A separação dos planos de controle e de dados sendo geridos por um controlador e por meio de uma linguagem única proporcionam ao administrador maior controle sobre a infraestrutura de rede e sobre o comportamento de cada equipamento que a compõe. Desta forma no contexto de um ambiente SDN, faz-se necessário a criação de novos modelos de gerência que possa trabalhar de forma autônoma e auxiliar o administrador de forma proativa na gestão dos problemas de rede. O objetivo deste projeto é desenvolver um sistema para auxiliar o gerenciamento de redes SDN proporcionando o uso de computação autonômica com o objetivo de proporcionar a mitigação de eventos anômalos de forma pró ativa com eficácia e segurança.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mario Lemes Proença Jr - Coordenador.

• 2016 - 2017

  LABORATÓRIO GAIA - INTEGRAÇÃO DOS FRAMEWORKS E APLICATIVOS GAIA DE GOVERNANÇA DE TIC E DE GERENCIAMENTO DE PROJETOS DE SOFTWARE, Descrição: ESTE PROJETO DE PESQUISA VISA, ALÉM DA CONSOLIDAÇÃO DO LABORATÓRIO GAIA COMO UM LABORATÓRIO DE PESQUISA EM GOVERNANÇA DE TIC E GERENCIAMENTO DE PROJETOS DE SOFTWARE, INTEGRAR OS DIVERSOS FRAMEWORKS E APLICATIVOS DESENVOLVIDOS PELOS PESQUISADORES DO LABORATÓRIO REFERENTES AOS TÓPICOS CITADOS. A INTEGRAÇÃO POSSIBILITARÁ UM MELHOR GERENCIAMENTO DOS FRAMEWORKS EXISTENTES (RISCO, RECURSOS HUMANOS, LIÇÕES APRENDIDAS, ESTIMATIVAS, CATÁLOGO DE SERVIÇOS, VERIFICAÇÃO E VALIDAÇÃO) E DOS APLICATIVOS (AVALIAÇÃO DIAGNÓSTICA, PDTI, GERENCIAMENTO DE PORTFÓLIO DE PROJETOS, APONTAMENTOS, LIÇÕES APRENDIDAS, CATÁLOGO DE SERVIÇOS, ETC). TAMBÉM POSSIBILITARÁ UM DIRECIONAMENTO PARA OS PRÓXIMOS APLICATIVOS NO QUE TANGE AO PADRÃO DE DESENVOLVIMENTO E ESTRUTURA DO BANCO DE DADOS. QUANTO AOS FRAMEWORKS, A INTEGRAÇÃO POSSIBILITARÁ UMA MELHOR IMPLANTAÇÃO DOS MESMOS E A REDUÇÃO DE REDUNDÂNCIAS ENTRE OS FRAMEWORKS. POR FIM, ESPERA-SE QUE A INTEGRAÇÃO TRAGA UMA MELHOR VISIBILIDADE POR PARTE DE UMA EMPRESA OU ÓRGÃO PÚBLICO SOBRE A SUA REAL SITUAÇÃO QUANTO A MATURIDADE DA GOVERNANÇA DE TIC E DO GERENCIAMENTO DE SEUS PROJETOS DE SOFTWARE. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mario Lemes Proença Jr - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Integrante / Elieser Botelho Manhas Junior - Integrante / Rodolfo Miranda de Barros - Coordenador.

• 2015 - 2016

  Betelguese - Detecção de Anomalias em Redes utilizando Análise de Fluxos e Assinatura Digital de Segmentos de Rede, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Mario Lemes Proença Junior em 08/06/2017., Descrição: A detecção de anomalias em redes de computadores é um problema que desperta o interesse de inúmeros pesquisadores, por apresentar questões ainda não resolvidas e devido à necessidade vital em se manter a rede funcionando com parâmetros de qualidade e alta disponibilidade no cenário de redes convergentes e de banda larga que integra a integração de serviços multimídia de dados, voz e imagens. A detecção antecipada de anomalias é uma parte fundamental no gerenciamento de redes, uma vez que proporciona o gerenciamento pró-ativo, possibilitando que se evite a degradação ou ainda a interrupção dos serviços oferecidos. O objetivo deste projeto é desenvolvimento de um modelo para Detecção de Anomalias utilizando análise de fluxo (FLUXAD) do tipo Internet Protocol Flow Information Export (IPFIX) para auxiliar no gerenciamento de redes. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mario Lemes Proença Jr - Coordenador / Elieser Botelho Manhas Junior - Integrante.

• 2011 - 2012

  Fábrica de Projetos de Tecnologia da Informação e Comunicação, Descrição: A informação vem assumindo uma importância crescente para qualquer organização, dada a alta competitividade apresentada pelo mercado e a necessidade das organizações possuírem subsídios para tomar suas decisões. Além de subsidiar a tomada de decisões, a informação torna-se fundamental para a organização na descoberta e introdução de novas tecnologias, exploração das oportunidades de investimento e na planificação de toda a atividade organizacional. Diante deste cenário altamente competitivo no qual as organizações estão inseridas, a necessidade de armazenamento, processamento e distribuição de informações vem ocasionando uma verdadeira transformação no planejamento e gerenciamento da tecnologia da informação e comunicação (TIC). Com um mercado consumidor de TIC cada vez mais exigente quanto aos aspectos de produtividade, custo e qualidade, as organizações fornecedoras têm procurado se transformar buscando um novo modelo que supra com eficiência a estas necessidades. O objetivo é implementar uma nova metodologia de desenvolvimento de projetos de TIC visando atender aos expostos anteriormente. Para tanto, pretende-se criar um modelo de Fábrica de TIC, que contará com um processo de desenvolvimento de software baseado no modelo de qualidade MPS.BR, um processo de projetos de redes de comunicação de dados e processos para gerenciamento de serviços de TIC baseados no ITIL. Vale ressaltar que o gerenciamento do projeto seguirá os moldes do PMBOK. Uma vez definidos os modelos, os mesmos deverão ser testados, refinados e divulgados para a comunidade acadêmica e empresarial. O projeto possibilitará aos alunos do curso de Ciência da Computação da Universidade Estadual de Londrina trabalhar num ambiente de Fábrica de TIC, baseado em práticas modernas de engenharia de software, de comunicação de dados e de gerenciamento de projetos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) . , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mario Lemes Proença Jr - Coordenador., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2013 - 2014

  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mário Henrique Akihiko da Costa Adaniya - Integrante / PROENCA, MARIO LEMES - Integrante / BARBON, SYLVIO - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2014

  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mário Henrique Akihiko da Costa Adaniya - Integrante / PROENCA, MARIO LEMES - Integrante / BARBON, SYLVIO - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2014

  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mário Henrique Akihiko da Costa Adaniya - Integrante / PROENCA, MARIO LEMES - Integrante / BARBON, SYLVIO - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

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  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mário Henrique Akihiko da Costa Adaniya - Integrante / PROENCA, MARIO LEMES - Integrante / BARBON, SYLVIO - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

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  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2013 - 2014

  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mário Henrique Akihiko da Costa Adaniya - Integrante / PROENCA, MARIO LEMES - Integrante / BARBON, SYLVIO - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.

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• 2021 - Atual

  Pesquisa científica do Desenvolvimento de soluções de Internet das Coisas usando LoRaWAN, Descrição: Acordo de cooperação UTFPR Apucarana - American Tower do Brasil - Cessão de Infraestruturas LTDA -ATC.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Fernando Barreto - Coordenador.

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• 2021 - Atual

  Pesquisa científica do Desenvolvimento de soluções de Internet das Coisas usando LoRaWAN, Descrição: Acordo de cooperação UTFPR Apucarana - American Tower do Brasil - Cessão de Infraestruturas LTDA -ATC.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Fernando Barreto - Coordenador.

• 2013 - 2014

  GT-Plainc: Plataforma de Análise de Incidentes, Descrição: O crescimento da frequência e do impacto dos incidentes de segurança têm preocupado especialistas e autoridades em todo o mundo. Estes incidentes podem representar grandes prejuízos às organizações, já que soluções de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) têm sido cada vez mais utilizadas para atender demandas e serviços importantes e estratégicos. A análise dos incidentes de segurança pode levar a melhoria na percepção do problema, facilitando a criação de soluções. Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de uma plataforma de análise de incidentes, que emprega redes neurais conhecidas como Mapas Auto Organizáveis para extrair conhecimento de conjuntos de incidentes, de forma a apoiar a tomada de decisões dos administradores de redes. Os relatórios gerados pela análise dos incidentes são apresentados aos administradores de rede de maneira amigável, na forma de mapas e gráficos. Este projeto foi um dos seis escolhidos para o programa de Grupos de Trabalho da Rede Nacional de Pesquisa (GT-RNP).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Fernando Carvalho - Integrante / Mário Henrique Akihiko da Costa Adaniya - Integrante / PROENCA, MARIO LEMES - Integrante / BARBON, SYLVIO - Integrante / Bruno Bogaz Zarpelão - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.