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Brasília, Distrito Federal, Brasil

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Durante meu tempo como bolsista tenho tido experiência na administração de redes de computadores, montando laboratórios a partir de maquinas virtuais e maquinas de testes (disponibilizadas pela PGFN). Nestes laboratórios é testada comunicação entre dispositivos de redes e manutenção de alguns softwares (SNMP, Zabbix e OCS).

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Durante meu tempo como estagiário tive a oportunidade de usar conceitos de aprendizado de máquina para a classificação e manipulação de imagens, voz e texto. Para realizar a confecção de ambientes de aprendizado foi necessário aprender a manipular banco de dados não relacionais, usar frameworks como pytorch e tensorflow.

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PIBIC: Um Sistema de Computação em Nuvem/Borda/Sítio baseado em Co-Processadores Personalizados em FPGADurante o meu tempo como bolsista foram realizadas pesquisas na área de segurança de redes de computadores. Foi analisado o ataque Botnet e descobriu-se métodos que extraem medidas de grafos para identificar este tipo de ataque. Tendo isto em mente, buscou-se implementar um dos algoritmos, chamado Betweenness Centrality, em um FPGA para analisar o consumo de energia e ganhos no tempo de inferência ao se usar o circuito sintetizado em relação ao processamento em ARM sozinho. Este projeto teve segmento mesmo após o termino do tempo de pesquisa, no projeto final de graduação, em que foi implementado o algoritmo de Brandes (que foi o algoritmo selecionado após pesquisas para computar Betweenness Centrality) em um FPGA PYNQ usando o compilador HLS.

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Durante o PIBIC foi feito um estudo para identificar botnets a partir de informações contidas nos fluxos de pacotes TCP/IP. Usou-se uma rede neural sem peso chamada Wizard para aprender a identificar o ataque a partir das informações contidas nos fluxos.