PPG-engenharia-da-informacao

João Henrique Kleinschmidt

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2001), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2004) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2008). Atualmente é professor associado da Universidade Federal do ABC, onde atua desde 2010 nos cursos de graduação de Ciência e Tecnologia, Engenharia de Informação e Ciência da Computação. É pesquisador do Programa de Pós Graduação em Engenharia de Informação. As áreas de interesse são Internet das Coisas, redes sem fio, segurança de redes e blockchain. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/8288566727400452 (31/10/2024)

Rótulo/Grupo: PERMANENTE

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas. R. Santa Adélia, 166 Bangu 09210-170 - Santo Andre, SP - Brasil URL da Homepage: http://professor.ufabc.edu.br/~joao.kleinschmidt

Grande área: Engenharias

Área: Engenharia Elétrica

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (9)
1. OKEY, OGOBUCHI DANIEL ; MELGAREJO, DICK CARRILLO ; SAADI, MUHAMMAD ; ROSA, RENATA LOPES ; Kleinschmidt, Joao Henrique ; RODRIGUEZ, DEMOSTENES ZEGARRA. Transfer Learning Approach to IDS on Cloud IoT Devices Using Optimized CNN. IEEE Access. v. 11, p. 1023-1038, issn: 2169-3536, 2023.
2. DE ANDRADE, RICARDO ; SANTOS, MAX MAURO DIAS ; JUSTO, JOÃO FRANCISCO ; YOSHIOKA, LEOPOLDO RIDEKI ; HOF, HANS-JOACHIM ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. Security Architecture for Automotive Communication Networks With CAN FD. COMPUTERS & SECURITY. v. 1, p. 103203, issn: 0167-4048, 2023.
3. OKEY, OGOBUCHI DANIEL ; UDO, EKIKERE UMOREN ; ROSA, RENATA LOPES ; RODRÍGUEZ, DEMOSTENES ZEGARRA ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. Investigating ChatGPT and cybersecurity: A perspective on topic modeling and sentiment analysis. COMPUTERS & SECURITY. v. 1, p. 103476, issn: 0167-4048, 2023.
4. ZEGARRA RODRÍGUEZ, DEMÓSTENES ; DANIEL OKEY, OGOBUCHI ; MAIDIN, SITI SARAH ; UMOREN UDO, EKIKERE ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. Attentive transformer deep learning algorithm for intrusion detection on IoT systems using automatic Xplainable feature selection. PLoS One. v. 18, p. e0286652, issn: 1932-6203, 2023.
5. COTRIM, JEFERSON RODRIGUES ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. An analytical model for multihop LoRaWAN networks. Internet Of Things. v. 1, p. 100807, issn: 2542-6605, 2023.
6. SILVA, DENER ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; ZYRIANOFF, IVAN D. ; Kleinschmidt, João H. ; ROFFIA, LUCA ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; KAMIENSKI, CARLOS A.. A Management Architecture for IoT Smart Solutions: Design and Implementation. Journal of Network and Systems Management. v. 30, p. 35, issn: 1064-7570, 2022.
7. ZYRIANOFF, IVAN ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; SILVA, DENER ; KLEINSCHMIDT, JOÃO ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; SALMON CINOTTI, TULLIO ; KAMIENSKI, CARLOS. Architecting and Deploying IoT Smart Applications: A Performance-Oriented Approach. SENSORS. v. 20, p. 1-25, issn: 1424-8220, 2020.
8. GARCIA, P. S. R. ; KLEINSCHMIDT, J. H.. Sharing Health and Wellness Data with Blockchain and Smart Contracts. IEEE Latin America Transactions. v. 18, p. 1026-1033, issn: 1548-0992, 2020.
9. COTRIM, JEFERSON RODRIGUES ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. LoRaWAN Mesh Networks: A Review and Classification of Multihop Communication. SENSORS. v. 20, p. 4273, issn: 1424-8220, 2020.
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (11)
1. SILVA, DENER ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; TROMBETA, LUCAS ; CARVALHO, BRUNA ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE ; Kamienski, Carlos. P4Docker: Enabling Efficient P4 Switch Testbeds with Docker Integration. Em: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, v. 1, p. 1, 2024.
2. TROMBETA, LUCAS ; SILVA, DENER OTTOLINI ; CARVALHO, B. ; SILVA, F. A. A. ; KLEINSCHMIDT, JOAO H. ; KAMIENSKI, C. A.. P4Checkers: Exploring Modern Network Concepts Through a Classic Game. Em: IEEE Frontiers in Education,, v. 1, 2024.
3. OKEY, OGOBUCHI DANIEL ; RODRIGUEZ, D. Z. ; KLEINSCHMIDT, J. H.. MLCFSM: Multi-Layer Common Feature Selection Methods for Robust Intrusion Detection in IoT Network. Em: IEEE NIGERCON Conference, 2024.
4. OKEY, OGOBUCHI DANIEL ; RODRIGUEZ, DEMOSTENES ZEGARRA ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. Enhancing IoT Intrusion Detection with Federated Learning-Based CNN-GRU and LSTM-GRU Ensembles. Em: 2024 19th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS), p. 1, 2024.
5. HEIDEKER, ALEXANDRE ; SILVA, DENER ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE ; KAMIENSKI, CARLOS. Otimização de Tráfego IoT-LoRaWAN Usando Programação de Plano de Dados em P4. Em: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, p. 239, 2023.
6. CASTRO, V. M. ; KLEINSCHMIDT, J. H.. Using Fog computing for Bike-Sharing Systems. Em: Symposium on Internet of Things (SIoT),, 2023.
7. COTRIM, JEFERSON RODRIGUES ; MARGI, CÍNTIA BORGES ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. Design of a Gateway-based relay node for LoRaWAN multihop networks. Em: 2022 Symposium on Internet of Things (SIoT), v. 1, p. 1, 2022.
8. DE ALMEIDA CORREIA, THIAGO ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE. Development of a Blockchain and IoT-based Platform for Animal Surveillance. Em: 2022 Symposium on Internet of Things (SIoT), p. 1, 2022.
9. SILVA, DENER OTTOLINI ; ZYRIANOFF, IVAN DIMITRY ; HEIDEKER, ALEXANDRE HEIDEKER ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE ; Kamienski, Carlos Alberto. Desempenho e Escalabilidade de Plataformas Livres de IoT. Em: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, p. 71, 2020.
10. QUETE, BRUNO ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; ZYRIANOFF, IVAN ; OTTOLINI, DENER ; Kleinschmidt, Joao Henrique ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; KAMIENSKI, CARLOS. Understanding the tradeoffs of LoRaWAN for IoT-based Smart Irrigation. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), v. 1, p. 73, 2020.
11. TORRE-NETO, ANDRE ; RODRIGUES COTRIM, JEFERSON ; HENRIQUE KLEINSCHMIDT, JOAO ; KAMIENSKI, CARLOS ; CEZAR VISOLI, MARCOS. Enhancing Soil Measurements with a Multi-Depth Sensor for IoT-based Smart Irrigation. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 78-1, 2020.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (2)
1. STOWELL, P. ; COOPER, J. ; EVANS, J. ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; HEINEMANN, A. ; KAMIENSKI, C. A. ; KLEINSCHMIDT, JOAO ; KOHLI, M. ; LANGFORD, H. ; MADARI, B. ; NICHOLS, A. ; POWER, D. ; REDSON, D. ; PRATI, RONALDO ; ROCHA, H. ; ROSOLEM, R. ; SILVA, D. O. ; STANDEN, J. ; STEER, C. ; THOMPSON, L. ; et.al. Smart Scintillating Neutron Detectors for Soil Moisture Monitoring. Em: EGU General Assembly 2022, 2022, Viena. EGU General Assembly 2022, 2022.
2. STOWELL, P. ; COOPER, J. ; EVANS, J. ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; HEINEMANN, A. ; KAMIENSKI, C. A. ; KLEINSCHMIDT, JOAO ; KOHLI, M. ; MADARI, B. ; NICHOLS, A. ; POWER, D. ; REDSON, D. ; PRATI, RONALDO ; ROCHA, H. ; ROSOLEM, R. ; SILVA, DENER ; TORRE NETO, ANDRÉ ; SOLER, M. ; VISOLI, MARCOS. Boron Based Cosmic Ray Sensing and COSMIC-SWAMP. Em: International Symposium on Managing Land and Water for Climate-Smart Agriculture, 2022, Viena. Anais do ● International Symposium on Managing Land and Water for Climate-Smart Agriculture, 2022.
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (1)
1. ROCHA, Andrea S. L. ; FARIA, Luzinete C. B. ; KLEINSCHMIDT, J. H. ; PALAZZO JR, R. ; SILVA-FILHO, M. C.. Generation and reproduction of DNA sequences and analysis of polymorphisms and mutations by using error correcting codes. 0.patent application
Trabalhos técnicos (8)
1. KLEINSCHMIDT, J. H. Revisor do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores. 2023.
2. KLEINSCHMIDT, J. H. Membro do TPC do Symposium on Internet of Things. 2023.
3. KLEINSCHMIDT, J. H. Membro de comitê de programa do 2nd International Workshop on the Internet of Time-Critical Things (IoTime 2023). 2023.
4. KLEINSCHMIDT, J. H. Revisor do 2023 IEEE Future Networks World Forum (FNWF). 2023.
5. KLEINSCHMIDT, J. H. Revisor do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores. 2022.
6. KLEINSCHMIDT, J. H. Revisor do Simpósio Brasileiro de Telecomunicações. 2022.
7. KLEINSCHMIDT, J. H. Revisor do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores. 2021.
8. KLEINSCHMIDT, J. H. Revisor do Simpósio Brasileiro de Telecomunicações. 2020.
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (3)
1. Ricardo de Andrade. Segurança em redes automotivas. Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
2. Ogobuchi Daniel Okey. Intrusion detection systems for IoT using federated learning. Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
3. Thiago de Almeida Correia. Blockchain e Internet das Coisas (provisório). Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2021.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Dissertação de mestrado (3)
1. Sylvia Cristina Kimura. a definr. Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
2. Elias Aoad Neto. Análise de desempenho da conectividade da rede móvel 5G privada para aplicação de gêmeo digital na Indústria 4.0. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2023.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
3. Vítor Marques de Castro. Alocação de recursos em fog computing. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (1)
1. Jeferson Rodrigues Cotrim. LoRaWAN Multihop Networks: Classification, Modeling, and Practical Implementation. Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Dissertação de mestrado (3)

Bruna Cunha de Carvalho. Exploração e Desenvolvimento de Funcionalidades de Gateways em Ambientes de IoT com P4. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2024.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Fernando Marques dos Santos. Avaliação de desempenho em redes LoRaWAN sob ataques de interferência. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Sérgio Polimante Souto. Evolução multiobjetivo de trajetórias com múltiplas curvas de Bézier para VANTs. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (5)

Filipe Calado Gomes. Segurança em redes de barramento de campo utilizando protocolo S7comm. (Graduação em Engenharia de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2023.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
João Pedro de Abreu Martins Pereira. Monitoramento inteligente da iluminação pública. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Larissa Catharine de Souza. Segurança de dados em nuvem: uma demonstração prática. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Lucas Zanoni de Oliveira. Arquitetura de segurança em nuvem para aderência a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Victor Hugo da Costa Leite. Uso de Canais de Pagamento em Blockchain na Implementação de uma Loja Online. (Graduação em Engenharia de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2021.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Iniciação científica (1)

Pedro Paulo Rodrigues Guimarães. Estudo de segurança em agricultura inteligente baseada em Internet da Coisas. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do ABC. 2021.
Orientador: João Henrique Kleinschmidt.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (3)

2023-Atual. Privacidade e segurança de sistemas de detecção de intrusão IoT por meio de aprendizado federado
Descrição: A transmissão de informações na era da Internet das Coisas (IoT), altamente empregada em diversas áreas dos empreendimentos humanos, tornou-se uma questão de grande importância. A privacidade e segurança de sistemas IoT tornaram-se agora áreas cruciais de pesquisa, considerando o número crescente de vulnerabilidades que atacantes exploram para infligir danos a esses sistemas. Aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) usam abordagens de aprendizado centralizado no desenvolvimento de modelos para segurança de IoT. Apesar do desempenho do processo de aprendizagem centralizado, grandes preocupações como privacidade, propriedade dos dados e altos custos computacionais ainda existem. O aprendizado federado (FL) é um método introduzido recentemente para abordar os pontos fracos observados no aprendizado centralizado, em que dados sensíveis de IoT para desenvolvimento de modelos são armazenados em um sistema. FL oferece as vantagens de manter a privacidade dos dados do cliente, fornecendo transmissão de dados segura e reduzindo a largura de banda da rede, entre outros. No entanto, várias questões como eficiência de comunicação, privacidade de dados, explicabilidade, resposta em tempo real e escalabilidade de FL, ainda representam desafios para a implantação dos modelos de sistema de detecção de intrusão (IDS) baseados em FL. O objetivo desta proposta é propor técnicas para IDS com soluções otimizadas para privacidade e eficiência de comunicação de rede no contexto de IoT. A solução proposta envolve aprimorar algoritmos e modelos por meio de compressão e técnicas de quantização, que abordam o custo indireto de comunicação e melhoram interações entre dispositivos. Além disso, serão analisadas medidas centradas na privacidade, como privacidade diferencial e computação segura multiparty. Para garantir a aplicabilidade no mundo real, serão explorados também algoritmos de inteligência artificial explicável (XAI) no contexto do aprendizado federado, destacando sua funcionalidade em tempo real.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: João Henrique Kleinschmidt - Coordenador / OKEY, OGOBUCHI DANIEL - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Bolsa.
Membro: João Henrique Kleinschmidt.
2021-2024. COSMIC-SWAMP: IoT Enabled Cosmic Ray Sensors for Irrigation Monitoring
Descrição: Approximately 70 of fresh water usage worldwide is for irrigation purposes, therefore the adoption of novel irrigation approaches such as IoT enabled precision irrigation has the potential to improve resource efficiency within the agricultural sector, and build resilience to climate change related water shocks at a global level. One difficulty in adopting smart irrigation farming practices comes from a lack of efficient methods to continuously monitor soil moisture within the root zone with high precision. Up until the last decade, measurements have typically relied on traditional invasive point scale sensors, or satellite data for continuous monitoring. The challenge with both of these monitoring methods is that they do not provide an optimal solution for the measurement scales required for irrigation farming, with many point probes required to accurately account for soil heterogeneity over even a modest size site, and satellite data being too coarse a resolution for data-driven precision irrigation to be a viable option. Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS) has been adopted in the environmental and hydrological sensing community in the past ten years as an alternative way to non-invasively measure soil moisture. Since a single neutron detector can have a sensitive footprint up to 200 m away, the technique can provide a volumetric water content estimate at a length scale that is better suited for monitoring of typical agricultural fields, and fills the gap between point probes and satellite data. One major challenge faced by the CRNS technique is that the Helium-3 detector systems used to date can be costly, limiting its usefulness in cost limited applications. To avoid this, several groups have begun developing low cost alternatives to Helium-3 based systems, and the field is reaching a critical point in which the technique could become a viable solution for precision irrigation agriculture. This proposal aims to bring together leaders in the development and utilisation of soil moisture sensors for agriculture to understand how a powerful hydrological monitoring technique, cosmic ray neutron sensing, could be adapted to best suit irrigation monitoring. By modifying two newly developed low cost cosmic ray neutron sensors so that they can interface directly with an Internet-of-Things Smart Water Management Platform (SWAMP) network, it will be possible to correlate cosmic ray neutron data with a variety of other data streams in almost real time to support data driven precision irrigation modelling within agriculture in a standardised way. Testing these systems at a pivot irrigation site in Brazil made available to the researchers through the international network, will provide the first demonstration of this interface on a full scale SWAMP network, and will place the research network in a strong position to apply the sensors to range of other precision irrigation applications in the future.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: João Henrique Kleinschmidt - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: João Henrique Kleinschmidt.
Descrição: Approximately 70 of fresh water usage worldwide is for irrigation purposes, therefore the adoption of novel irrigation approaches such as IoT enabled precision irrigation has the potential to improve resource efficiency within the agricultural sector, and build resilience to climate change related water shocks at a global level. One difficulty in adopting smart irrigation farming practices comes from a lack of efficient methods to continuously monitor soil moisture within the root zone with high precision. Up until the last decade, measurements have typically relied on traditional invasive point scale sensors, or satellite data for continuous monitoring. The challenge with both of these monitoring methods is that they do not provide an optimal solution for the measurement scales required for irrigation farming, with many point probes required to accurately account for soil heterogeneity over even a modest size site, and satellite data being too coarse a resolution for data-driven precision irrigation to be a viable option. Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS) has been adopted in the environmental and hydrological sensing community in the past ten years as an alternative way to non-invasively measure soil moisture. Since a single neutron detector can have a sensitive footprint up to 200 m away, the technique can provide a volumetric water content estimate at a length scale that is better suited for monitoring of typical agricultural fields, and fills the gap between point probes and satellite data. One major challenge faced by the CRNS technique is that the Helium-3 detector systems used to date can be costly, limiting its usefulness in cost limited applications. To avoid this, several groups have begun developing low cost alternatives to Helium-3 based systems, and the field is reaching a critical point in which the technique could become a viable solution for precision irrigation agriculture. This proposal aims to bring together leaders in the development and utilisation of soil moisture sensors for agriculture to understand how a powerful hydrological monitoring technique, cosmic ray neutron sensing, could be adapted to best suit irrigation monitoring. By modifying two newly developed low cost cosmic ray neutron sensors so that they can interface directly with an Internet-of-Things Smart Water Management Platform (SWAMP) network, it will be possible to correlate cosmic ray neutron data with a variety of other data streams in almost real time to support data driven precision irrigation modelling within agriculture in a standardised way. Testing these systems at a pivot irrigation site in Brazil made available to the researchers through the international network, will provide the first demonstration of this interface on a full scale SWAMP network, and will place the research network in a strong position to apply the sensors to range of other precision irrigation applications in the future.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / KLEINSCHMIDT, JOAO H. - Integrante / PRATI, RONALDO C. - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
Membro: Carlos Alberto Kamienski.
2021-Atual. PROFISSA - Programmable Future Internet for Secure Software Architectures
Descrição: PROFISSA project is proposed to investigate, map and advance the use of software engineering techniques when applied to pro- grammable networks in order to improve the structural and functional quality and the process of developing network programs. The project will provide a modular and reusable code framework for network programs developed with good development practices. In addition, the network pro- grams developed in the project will be executed in real environments of programmable networks implemented on a testbed for the development and analysis of network software. To this end, the integration between RNP and the FABRIC project is sought, to create real programmable network environments of the latest generation, taking into account, for example, the use of programmability in the data plan with the use of devices that support P4.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: João Henrique Kleinschmidt - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Lisandro Zambenedetti Granville - Coordenador.
Membro: João Henrique Kleinschmidt.
Descrição: PROFISSA project is proposed to investigate, map and advance the use of software engineering techniques when applied to pro- grammable networks in order to improve the structural and functional quality and the process of developing network programs. The project will provide a modular and reusable code framework for network programs developed with good development practices. In addition, the network pro- grams developed in the project will be executed in real environments of programmable networks implemented on a testbed for the development and analysis of network software. To this end, the integration between RNP and the FABRIC project is sought, to create real programmable network environments of the latest generation, taking into account, for example, the use of programmability in the data plan with the use of devices that support P4.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Lisandro Zambenedetti Granville - Coordenador.
Membro: Carlos Alberto Kamienski.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

Prêmio Inventores 2021, Inova Unicamp.. 2021.
Membro: João Henrique Kleinschmidt.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (2)

KAMIENSKI, C. A. ; KLEINSCHMIDT, J. H. ; PRATI, RONALDO C. ; VISOLI, M.. Sessão especial do IEEE Metroagrifor "Advances in software tools for smart agriculture measurement". 2021. Congresso
KLEINSCHMIDT, J. H.. 2nd IEEE Latin America Conference on Cloud Computing and Communications (LatinCloud 2013) - Financial Chair. 2013. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (1)

João Henrique Kleinschmidt ⇔ Carlos Alberto Kamienski (8.0)
SILVA, DENER ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; ZYRIANOFF, IVAN D. ; Kleinschmidt, João H. ; ROFFIA, LUCA ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; KAMIENSKI, CARLOS A.. A Management Architecture for IoT Smart Solutions: Design and Implementation. Journal of Network and Systems Management. v. 30, p. 35, issn: 1064-7570, 2022.
ZYRIANOFF, IVAN ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; SILVA, DENER ; KLEINSCHMIDT, JOÃO ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; SALMON CINOTTI, TULLIO ; KAMIENSKI, CARLOS. Architecting and Deploying IoT Smart Applications: A Performance-Oriented Approach. SENSORS. v. 20, p. 1-25, issn: 1424-8220, 2020.
SILVA, DENER ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; TROMBETA, LUCAS ; CARVALHO, BRUNA ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE ; Kamienski, Carlos. P4Docker: Enabling Efficient P4 Switch Testbeds with Docker Integration. Em: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, v. 1, p. 1, 2024.
TROMBETA, LUCAS ; SILVA, DENER OTTOLINI ; CARVALHO, B. ; SILVA, F. A. A. ; KLEINSCHMIDT, JOAO H. ; KAMIENSKI, C. A.. P4Checkers: Exploring Modern Network Concepts Through a Classic Game. Em: IEEE Frontiers in Education,, v. 1, 2024.
HEIDEKER, ALEXANDRE ; SILVA, DENER ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE ; KAMIENSKI, CARLOS. Otimização de Tráfego IoT-LoRaWAN Usando Programação de Plano de Dados em P4. Em: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, p. 239, 2023.
QUETE, BRUNO ; HEIDEKER, ALEXANDRE ; ZYRIANOFF, IVAN ; OTTOLINI, DENER ; Kleinschmidt, Joao Henrique ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; KAMIENSKI, CARLOS. Understanding the tradeoffs of LoRaWAN for IoT-based Smart Irrigation. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), v. 1, p. 73, 2020.
TORRE-NETO, ANDRE ; RODRIGUES COTRIM, JEFERSON ; HENRIQUE KLEINSCHMIDT, JOAO ; KAMIENSKI, CARLOS ; CEZAR VISOLI, MARCOS. Enhancing Soil Measurements with a Multi-Depth Sensor for IoT-based Smart Irrigation. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 78-1, 2020.
SILVA, DENER OTTOLINI ; ZYRIANOFF, IVAN DIMITRY ; HEIDEKER, ALEXANDRE HEIDEKER ; KLEINSCHMIDT, JOÃO HENRIQUE ; Kamienski, Carlos Alberto. Desempenho e Escalabilidade de Plataformas Livres de IoT. Em: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, p. 71, 2020.

Data de processamento: 16/11/2024 16:25:58

Relatório gerado por scriptLattes V9. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: