Pesquisa e Produção Científica
A minha pesquisa acadêmica concentra-se na interseção entre segurança cibernética e inteligência computacional, com destaque para a resiliência de arquiteturas distribuídas e redes programáveis. Meus estudos acompanham todo o fluxo de dados: desde a base, envolvendo IoT, sistemas operacionais e programação de embarcados, passando pelas arquiteturas modernas de rede (SDN, NFV, Cloud & Edge), culminando na integração de Inteligência Artificial em ambientes descentralizados, com foco em Machine Learning e Aprendizado Federado.
Abaixo estão os meus trabalhos em destaque:
Artigos Científicos
Análise de Degradação de Modelos sob Ataques de Envenenamento de Rótulos em Aprendizado Federado (Janeiro de 2026)
Autores: Maxwel Martins da Silva, Silvio E. Quincozes, Vagner E. Quincozes.
Resumo: O trabalho analisa o impacto de ataques adversariais de envenenamento de rótulos (label poisoning) na detecção federada de intrusões em ambientes de subestações elétricas. Utilizando o framework ERENO, agregação FedAvg e ferramentas distribuídas (Flower e Ray), o estudo avalia a degradação do modelo e evidencia a necessidade de defesas robustas em infraestruturas críticas.
DOI: 10.13140/RG.2.2.32734.29763 | Ler artigo no ResearchGate
Aumentando a Capacidade de Processamento com um Cluster de Alto Desempenho (Dezembro de 2013)
Autores: Maxwel Martins Da Silva.
Resumo: O trabalho propõe a utilização de clusters computacionais como alternativa de baixo custo para ampliar a capacidade de processamento de aplicações complexas por meio da execução paralela. Utilizando a plataforma Linux e a biblioteca MPICH2 (padrão Message Passing Interface), o estudo analisa a distribuição de processos em rede e demonstra a otimização dos recursos computacionais através de uma execução distribuída e balanceada.
DOI: 10.13140/RG.2.2.19056.93445 | Ler artigo no ResearchGate
Perfis Acadêmicos Oficiais
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