Fatiamento inteligente em redes B5G para suporte a aplicações ITS

Saraiva, Tiago do Vale

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dc.contributor.advisor	Campos, Carlos Alberto Vieira
dc.contributor.author	Saraiva, Tiago do Vale
dc.date.accessioned	2026-11-03T22:39:37Z
dc.date.available	2026-11-03T22:39:37Z
dc.date.issued	2026-03-30
dc.identifier.citation	SARAIVA, Tiago do Vale. Fatiamento inteligente em redes B5G para suporte a aplicações ITS. Orientador: Carlos Alberto Vieira Campos. 2026. 157 f. Tese (Doutorado em Informática) – Programa de Pós-Graduação em Informática, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2026	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15496
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Fatiamento inteligente em redes B5G para suporte a aplicações ITS	pt_BR
dc.type	doctoralThesis	pt_BR
dc.contributor.referee	Campos, Carlos Alberto Vieira
dc.contributor.referee	Lucena, Sidney Cunha de
dc.contributor.referee	Simões, Jefferson Elbert
dc.contributor.referee	Rezende, José Ferreira de
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro,RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA.CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Network Slicing	pt_BR
dc.subject.en	Intelligent Transportation Systems	pt_BR
dc.subject.en	Federated Lear- ning; Information Security	pt_BR
dc.subject.en	B5G/6G	pt_BR
dc.subject.en	Edge Intelligence	pt_BR
dc.description.abstracten	The growth of Intelligent Transportation Systems (ITS) applications imposes heterogeneous latency, throughput, and reliability requirements on mobile communication networks. Network slicing, consolidated in 5G and retained as a core element in Beyond-5G (B5G) networks, enables logical resource isolation for different services. However, managing the slice lifecycle in vehicular scenarios remains an open problem due to load variations, topology changes, and heterogeneous channel conditions. This thesis proposes and evaluates approaches for intelligent slice management in B5G networks supporting ITS applications, organized as a progressive narrative comprising seven contributions. Two supervised learning approaches identify vehicular context from public urban mobility data and from communication network statistics. An SDN-based slicing framework dynamically orchestrates resources according to the requirements of four ITS application classes, achieving a Packet Delivery Ratio (PDR) of 85.1% for the highest-priority application, compared with 50.1% for the baseline approach. The AIMS framework (Adaptive and Intelligent Management of Slicing) introduces a hybrid cloud-edge architecture with four-level semantic impact classification of slicing policies; lightweight ensemble models reach 94.8% accuracy in translating vehicular telemetry into actionable signals. A Federated Learning (FL) extension distributes training across local controllers associated with Road-Side Units, with federated performance close to centralized training (Macro F1-score > 0.93 under IID conditions and 93.9% accuracy under Non-IID conditions). A security investigation reveals that, without defenses, directed poisoning attacks achieve 100% misclassification of critical slices, whereas Byzantine-robust aggregation strategies (Krum and Trimmed Mean) preserve classification integrity (C2A Rate = 0% with Krum). The results demonstrate the feasibility of integrating edge intelligence into the slice lifecycle, from context identification to protection against malicious participants.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.abstractpt	O crescimento das aplicações de Sistemas Inteligentes de Transporte (Intelligent Transportation Systems — ITS) impõe requisitos heterogêneos de latência, vazão e confiabilidade às redes de comunicação móvel. O fatiamento de rede (network slicing), consolidado com o 5G e mantido como elemento central nas redes Beyond-5G (B5G), permite isolar logicamente recursos para diferentes serviços, porém o gerenciamento do ciclo de vida das fatias em cenários veiculares permanece um problema em aberto, dada a variação de carga, as mudanças de topologia e a heterogeneidade das condições de canal. Esta tese propõe e avalia abordagens para o gerenciamento inteligente de fatias em redes B5G voltadas a aplicações ITS, organizadas em uma narrativa progressiva com sete contribuições. Duas abordagens de aprendizado supervisionado identificam o contexto veicular a partir de dados públicos de mobilidade urbana e de estatísticas da rede de comunicação. Um framework de fatiamento baseado em SDN orquestra recursos de forma dinâmica segundo os requisitos de quatro classes de aplicação ITS, alcançando taxa de entrega de pacotes (PDR) de 85,1% para a aplicação prioritária, contra 50,1% da abordagem de referência. O framework AIMS (Adaptive and Intelligent Management of Slicing) introduz uma arquitetura híbrida cloud-edge com classificação de impacto de políticas de fatiamento em quatro níveis semânticos; modelos ensemble leves atingem 94,8% de acurácia na tradução de telemetria veicular em sinais acionáveis. Uma extensão com aprendizado federado (Federated Learning — FL) distribui o treinamento entre controladores locais associados a Road-Side Units, com desempenho federado próximo ao centralizado (Macro F1-score > 0,93 em cenário IID e 93,9% de acurácia em cenário Non-IID). Uma investigação de segurança revela que, sem defesa, ataques de envenenamento direcionado alcançam 100% de misclassificação de fatias críticas, enquanto estratégias de agregação Bizantino-robusta (Krum e Trimmed Mean) mantêm a integridade da classificação (C2A = 0% com Krum). Os resultados demonstram a viabilidade de integrar inteligência na borda ao ciclo de vida das fatias, desde a identificação de contexto até a proteção contra participantes maliciosos.	pt_BR
dc.subject.pt	Fatiamento de Rede	pt_BR
dc.subject.pt	Sistemas Inteligentes de Transporte	pt_BR
dc.subject.pt	Apren- dizado Federado	pt_BR
dc.subject.pt	Segurança da Informação	pt_BR
dc.subject.pt	B5G/6G	pt_BR
dc.subject.pt	Inteligência na Borda	pt_BR