Análise de desempenho do protocolo TCP em Redes LTE.

O crescimento dos serviços de banda-larga em redes de comunicações móveis tem provocado uma demanda por dados cada vez mais rápidos e de qualidade. A tecnologia de redes móveis chamada LTE (Long Term Evolution) ou quarta geração (4G) surgiu com o objetivo de atender esta demanda por acesso sem fio a serviços, como acesso à Internet, jogos online, VoIP e vídeo conferência. O LTE faz parte das especificações do 3GPP releases 8 e 9, operando numa rede totalmente IP, provendo taxas de transmissão superiores a 100 Mbps (DL), 50 Mbps (UL), baixa latência (10 ms) e compatibilidade com as versões anteriores de redes móveis, 2G (GSM/EDGE) e 3G (UMTS/HSPA). O protocolo TCP desenvolvido para operar em redes cabeadas, apresenta baixo desempenho sobre canais sem fio, como redes móveis celulares, devido principalmente às características de desvanecimento seletivo, sombreamento e às altas taxas de erros provenientes da interface aérea. Como todas as perdas são interpretadas como causadas por congestionamento, o desempenho do protocolo é ruim. O objetivo desta dissertação é avaliar o desempenho de vários tipos de protocolo TCP através de simulações, sob a influência de interferência nos canais entre o terminal móvel (UE User Equipment) e um servidor remoto. Para isto utilizou-se o software NS3 (Network Simulator versão 3) e os protocolos TCP Westwood Plus, New Reno, Reno e Tahoe. Os resultados obtidos nos testes mostram que o protocolo TCP Westwood Plus possui um desempenho melhor que os outros. Os protocolos TCP New Reno e Reno tiveram desempenho muito semelhante devido ao modelo de interferência utilizada ter uma distribuição uniforme e, com isso, a possibilidade de perdas de bits consecutivos é baixa em uma mesma janela de transmissão. O TCP Tahoe, como era de se esperar, apresentou o pior desempenho dentre todos, pois o mesmo não possui o mecanismo de fast recovery e sua janela de congestionamento volta sempre para um segmento após o timeout. Observou-se ainda que o atraso tem grande importância no desempenho dos protocolos TCP, mas até do que a largura de banda dos links de acesso e de backbone, uma vez que, no cenário testado, o gargalo estava presente na interface aérea. As simulações com erros na interface aérea, introduzido com o script de fading (desvanecimento) do NS3, mostraram que o modo RLC AM (com reconhecimento) tem um desempenho melhor para aplicações de transferência de arquivos em ambientes ruidosos do que o modo RLC UM sem reconhecimento.

Análise de desempenho dos algoritmos Apriori e Fuzzy Apriori na extração de regras de associação aplicados a um Sistema de Detecção de Intrusos.

A extração de regras de associação (ARM - Association Rule Mining) de dados quantitativos tem sido pesquisa de grande interesse na área de mineração de dados. Com o crescente aumento das bases de dados, há um grande investimento na área de pesquisa na criação de algoritmos para melhorar o desempenho relacionado a quantidade de regras, sua relevância e a performance computacional. O algoritmo APRIORI, tradicionalmente usado na extração de regras de associação, foi criado originalmente para trabalhar com atributos categóricos. Geralmente, para usá-lo com atributos contínuos, ou quantitativos, é necessário transformar os atributos contínuos, discretizando-os e, portanto, criando categorias a partir dos intervalos discretos. Os métodos mais tradicionais de discretização produzem intervalos com fronteiras sharp, que podem subestimar ou superestimar elementos próximos dos limites das partições, e portanto levar a uma representação imprecisa de semântica. Uma maneira de tratar este problema é criar partições soft, com limites suavizados. Neste trabalho é utilizada uma partição fuzzy das variáveis contínuas, que baseia-se na teoria dos conjuntos fuzzy e transforma os atributos quantitativos em partições de termos linguísticos. Os algoritmos de mineração de regras de associação fuzzy (FARM - Fuzzy Association Rule Mining) trabalham com este princípio e, neste trabalho, o algoritmo FUZZYAPRIORI, que pertence a esta categoria, é utilizado. As regras extraídas são expressas em termos linguísticos, o que é mais natural e interpretável pelo raciocício humano. Os algoritmos APRIORI tradicional e FUZZYAPRIORI são comparado, através de classificadores associativos, baseados em regras extraídas por estes algoritmos. Estes classificadores foram aplicados em uma base de dados relativa a registros de conexões TCP/IP que destina-se à criação de um Sistema de Detecção de Intrusos.

Análise de desempenho de um protocolo BitTorrent ciente de localização em redes corporativas.

Hoje em dia, distribuições de grandes volumes de dados por redes TCP/IP corporativas trazem problemas como a alta utilização da rede e de servidores, longos períodos para conclusão e maior sensibilidade a falhas na infraestrutura de rede. Estes problemas podem ser reduzidos com utilização de redes par-a-par (P2P). O objetivo desta dissertação é analisar o desempenho do protocolo BitTorrent padrão em redes corporativas e também realizar a análise após uma modificação no comportamento padrão do protocolo BitTorrent. Nesta modificação, o rastreador identifica o endereço IP do par que está solicitando a lista de endereços IP do enxame e envia somente aqueles pertencentes à mesma rede local e ao semeador original, com o objetivo de reduzir o tráfego em redes de longa distância. Em cenários corporativos típicos, as simulações mostraram que a alteração é capaz de reduzir o consumo médio de banda e o tempo médio dos downloads, quando comparados ao BitTorrent padrão, além de conferir maior robustez à distribuição em casos de falhas em enlaces de longa distância. As simulações mostraram também que em ambientes mais complexos, com muitos clientes, e onde a restrição de banda em enlaces de longa distância provoca congestionamento e descartes, o desempenho do protocolo BitTorrent padrão pode ser semelhante a uma distribuição em arquitetura cliente-servidor. Neste último caso, a modificação proposta mostrou resultados consistentes de melhoria do desempenho da distribuição.