Otimização de Desempenho de Análise Federada para Redes de Próxima Geração (B5G/6G) - Sebastião, Xavier Paulino (2025)
O rápido crescimento de dispositivos interconectados em diversos setores no mundo tem levado à geração de grandes volumes de dados. Dependendo de sua natureza e necessidades específicas, uma parte significativa desses dados é processada e analisada utilizando técnicas de ciência de dados para apoiar a tomada de decisões. Paralelamente a esses avanços, à medida que as instituições dependem cada vez mais de sistemas baseados em dados, elas também enfrentam ameaças e desafios de segurança crescentes que comprometem a privacidade de seus clientes ou colaboradores, prejudicando, consequentemente, sua reputação. A Análise Federada (FA) é uma abordagem inovadora para preservar a segurança e a privacidade dos dados, implementando a análise colaborativa de informações provenientes de dispositivos distribuídos sem a necessidade de compartilhar os dados brutos. No entanto, quando a FA opera por meio de transmissões sem fio, podem surgir desafios como interferência, degradação do sinal e congestionamento da rede. Esses fatores podem tornar a transmissão sem fio instável, introduzindo atrasos e causando corrupção nas respostas e atualizações recebidas no servidor central, comprometendo assim a qualidade dos resultados agregados da FA. Este trabalho propõe um framework integrado para simulação da FA em condições reais de redes 5G. O framework aplica dois algoritmos: algoritmo de alocação de potência ciente do canal para alocar eficientemente a potência de transmissão aos equipamentos de usuário (User Equipments - UEs) com base na distância e nas condições do canal, e algoritmo FA5GLENA síncrono para integrar a FA ao NS-3 5G-LENA e agregar os resultados para otimizar o desempenho dentro das condições da rede 5G. Para avaliar o impacto da rede na FA, três cenários foram comparados: (1) alocação uniforme da potência máxima para todos os UEs, (2) alocação aleatória de potência e (3) algoritmo de alocação de potência ciente do canal. Os resultados da simulação mostram que o algoritmo ciente do canal supera os cenários de alocação uniforme e aleatória de potência tanto na operação da rede quanto na FA. Na FA, o algoritmo obteve uma acurácia estatisticamente maior (93,17 %), precisão (93,31 %) e recall (93,09 %) em comparação com a alocação uniforme (acurácia: 55,96 %, precisão: 56,02 %, recall: 55,90 %) e alocação aleatória (acurácia: 42 %, precisão: 42,02 %, recall: 41,96 %), destacando a superioridade do algoritmo na melhoria do desempenho da FA.