Conheça as publicações de destaque desenvolvidas pelo CIn-UFPE
O Centro de Informática (CIn) da UFPE é um dos centros brasileiros de referência em várias áreas da computação. A produção nacional e internacional é resultado de uma intensa atividade de pesquisa.
Leia sobre nossas pesquisas:
Autores/Colaboradores: Nivan Ferreira (CIn-UFPE); Roberta Mota; Julio Daniel Silva; Marius Horga; Marcos Lage; Luis Ceferino; Usman Alim; Ehud Sharlin; Fabio Miranda
Este trabalho consiste em um estudo comparativo de técnicas para visualização de dados temporais em ambientes urbanos 3D. Em particular, focamos em dados temáticos apresentados nas superfícies dos prédios de uma cidade. Como resultado fornecemos recomendações para o design de sistema de visualizações que focam na análise do tipo de dado mencionado acima.
Periódico de publicação: IEEE VIS 2022
Confira a pesquisa completa aqui
Autores/ Colaboradores: Nivan Ferreira (CIn-UFPE); Giovani Valdrighi; Jorge Poco
Este trabalho propõe uma nova técnica de visualização que consiste em um sumário visual para conjuntos de dados de trajetória onde os objetos das trajetórias tem dimensões que são relevantes para o problema estudado.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
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Autores/Colaboradores: Alex Sandro Gomes (CIn-UFPE); Francisco Petrônio Alencar Medeiros (ex-aluno de doutorado)
Este trabalho contribui para a aprendizagem colaborativa apoiada por computador (CSCL), oferecendo suporte à presença docente em meio ao enorme volume de interações para proporcionar uma postura de sala de aula mais ativa em ambientes on-line.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Education
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Autores/Colaboradores: André Santos (CIn-UFPE); Elvys Soares (ex-aluno de doutorado); Márcio Ribeiro; Rohit Gheyi; Guilherme Amaral
O trabalho pesquisou qual o nível de adoção pelos desenvolvedores de software de novas características da ferramenta de teste de software JUnit 5 em relação às versões anteriores; propôs regras de transformação para testes, adotando características desta nova versão, de forma a melhorar a qualidade dos testes existentes; e, finalmente, avaliou a aceitação destas transformações pelos desenvolvedores. O resultado da pesquisa reforça a necessidade dos desenvolvedores se manterem atualizados com relação às novas funcionalidades das ferramentas utilizadas na atividade de automação de testes de software.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Software Engineering
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Autores/Colaboradores: Paulo Freitas (CIn-UFPE); Mohamed Naili; Georges Kaddoum; Emmanuel Thepie Fapi; Zhongwen Zhu
Enquanto que o 5G provê conectividade para uma grande quantidade de dispositivos, a adoção em larga escala de objetos conectados aumenta as superfícies de ataque tal que ciberataques podem causar sérios problemas e prejuízos. Neste trabalho, verificamos que a maior parte dos sistemas de detecção de intrusão (IDSs) existentes utilizam redes long short-term memory (LSTM) para considerar as dependências temporais entre os dados. Contudo, essas redes introduzem limitações, como, por exemplo, longos tempos de detecção. Assim, propusemos um novo IDS, baseado em redes generativas adversariais, que substitui as redes LSTM por redes convolucionais temporais e mecanismos de atenção. Os nossos resultados experimentais mostram que o nosso IDS é capaz de satisfazer diferentes requisitos de taxas e tempos de detecção, sendo mais acurado e até 3.8 vezes mais rápido que outros dois IDSs do estado da arte.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Education
Autores/Colaboradores: George Darmiton da Cunha Cavalcanti (CIn-UFPE); Walber M. Rodrigues; Felipe N. Walmsley; Rafael M. O. Cruz
Este artigo avalia vários métodos de aprendizagem de máquina e propõe alternativas para melhorar a segurança de sistemas Android. Os experimentos mostram que os métodos de seleção dinâmica de classificadores são mais precisos que os classificadores monolíticos. Além disso, métodos de embedding, como Autoencoder, se apresentam como uma estratégia interessante para aumentar a separabilidade entre as classes ao transformar dados binários para um espaço contínuo.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Computers
Autores/Colaboradores: Adenilton José da Silva (CIn-UFPE); Israel Ferraz de Araújo (ex-aluno de doutorado); Ismael C. S. Araújo (aluno de doutorado); Carsten Blank.
Os computadores quânticos atuais precisam ser melhorados para que seja possível construir algoritmos quânticos com aplicações práticas. Por exemplo, A inicialização de uma variável em um computador quântico é denominada preparação de estados e no pior caso tem custo exponencial. Este trabalho reduz a profundidade de circuitos para preparação de estados quânticos através de uma transferência do custo para um computador clássico. Uma análise experimental mostra que o algoritmo proposto permite a inicialização de alguns estados de forma mais eficiente, viabilizando a inicialização nos dispositivos quânticos ruidosos e de escala intermediária disponíveis atualmente.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
Autores/Colaboradores: Divanilson Rodrigo Campelo (CIn-UFPE); David A. Nascimento (aluno de doutorado); Steffen Bondorf
O 10BASE-T1S, um dos padrões mais recentes da Ethernet, é o elemento que faltava para o uso eficiente de Ethernet automotiva em aplicações que demandam taxas de dados mais baixas em carros, como a conexão de sensores e de atuadores de borda nos veículos. A tecnologia 10BASE-T1S possui um método coordenado de acesso ao meio compartilhado chamado PLCA (Physical Layer Collision Avoidance). Uma grande limitação do PLCA é a falta de suporte às prioridades de fluxos, ou seja, a ausência de qualidade de serviço (Quality of Service, QoS) baseada em prioridade. Neste artigo, propomos estratégias de modelagem e análise de pior caso da integração do PLCA com o TAS (Time-Aware Shaper), um dos algoritmos do TSN (Time Sensitive Networking) mais proeminentes para QoS.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Communications
Autores/Colaboradores: Paulo Freitas de Araujo Filho (CIn-UFPE); Georges Kaddoum, Mohamed Chiheb Ben Nasr; Henrique F. Arcoverde; Divanilson R. Campelo.
Embora modelos de aprendizagem profunda sejam adotados em várias atividades da comunicação sem fio, incluindo classificação de modulação, eles foram mostrados vulneráveis contra ataques adversariais, os quais criam e introduzem pequenas perturbações imperceptíveis que comprometem o funcionamento de classificadores. Assim, neste trabalho, propusemos um mecanismo de defesa contra ataques adversariais para proteger classificadores de modulação presentes em receptores de comunicação sem fio. Os nossos resultados experimentais mostram que a nossa técnica de defesa reduz a queda de acurácia causada pelos ataques considerados pelo menos 18% a mais do que outras técnicas de defesas existentes.
Periódico de publicação: IEEE Internet of Things Journal
Autores/Colaboradores: Renata M.C.R. Souza. (CIn-UFPE); Wagner J. F. Silva (ex-aluno de doutorado); Pedro JC Souza (CIn-UFPE); Francisco José A. Cysneiros (departamento de Estatística-UFPE)
Milhões de artigos são enviados e publicados todos os anos, mas os pesquisadores geralmente não têm muitas informações sobre os periódicos que os interessam. Neste artigo, introduzimos um algoritmo de agrupamento para dados poligonais simbólicos e este foi aplicado para construir perfis de revistas científicas. A aplicação oferece uma visão poderosa para entender as principais variáveis que descrevem os periódicos. Dados poligonais simbólicos podem representar extensos conjuntos de dados resumidos, levando em consideração a variabilidade. Além disso, este trabalho apresenta índices de interpretação de grupos e partição para dados poligonais que têm a capacidade de extrair insights sobre resultados de agrupamento. A partir desses índices, descobrimos, por exemplo, que o número de palavras difíceis no resumo é fundamental para a construção de perfis de periódicos.
Periódico de publicação: IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence
Autores/Colaboradores: Marcelo d’Amorim (CIn-UFPE); Breno Miranda (CIn-UFPE); Keila Barbosa (aluna de Doutorado); Gustavo Pinto (ex-aluno); Ronivaldo Ferreira
Teste de regressão é uma prática de garantia de qualidade comumente adotada na indústria de software para verificar se funcionalidades permanecem intactas após alterações no código. Testes não-determinísticos (flaky tests) representam um sério problema para a prática de teste de regressão. Trabalhos anteriores investigaram testes não-determinísticos principalmente em programas Java, mas pouca evidência foi produzida sobre a prevalência de flaky tests em software escrito em outras linguagens de programação. Este trabalho relata um estudo sobre testes não-determinísticos em cinco linguagens de programação (C, Go, Java, JS e Python) e com foco em três aspectos centrais: concentração, similaridade e custo.
Periódico de publicação: Transactions on Software Engineering
Autores/Colaboradores: Fernando Maciano de Paula Neto (CIn-UFPE); Jonathan de Carvalho (aluno de doutorado)
O artigo trata da proposição de um novo modelo de classificador quântico, inspirado em neurônios artificiais, e que possui a vantagem de modelar funções de ativação diferentes através de hiperparâmetros. O circuito quântico do modelo proposto possui tamanho de profundidade constante em função do tamanho de entrada, o que é desejável devido à quantidade de ruído existente nos atuais processadores quânticos. Experimentos do modelo proposto foram realizados em bases de dados sintéticas e reais e mostraram o excelente funcionamento do modelo.
Periódico de publicação: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems