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Este trabajo presenta DARIO, un marco compatible con O-RAN que utiliza un modelo de cálculo de redes estocásticas para optimizar dinámicamente la asignación de superficies inteligentes reconfigurables (RIS) en entornos 6G, logrando reducciones significativas en la latencia para aplicaciones sensibles al retraso.
Este artículo presenta un marco novedoso para la orquestación de redes basadas en intenciones (IBN) en redes 5G y 6G que utiliza una arquitectura multiagente jerárquica con modelos de lenguaje pequeños (SLM) y grandes (LLM), demostrando que, aunque ambos ofrecen una precisión de traducción similar, los SLM mejoran la velocidad de finalización del ciclo de vida de la IBN en un 20%.
Este artículo propone el marco DAPR, que integra aprendizaje federado asíncrono, un modelo predictivo GRU-VAE y aprendizaje por refuerzo profundo para optimizar la selección de clientes y la predicción de popularidad de contenidos en entornos de computación de borde vehicular, mejorando significativamente la eficiencia del sistema y reduciendo la latencia.
Este estudio demuestra que la técnica de construcción de grafos influye significativamente en el rendimiento de la detección de botnets IoT, identificando que el uso de grafos de Gabriel combinados con un autoencoder variacional y una red neuronal de atención gráfica (GAT) logra la mayor precisión (97,56%) en el conjunto de datos N-BaIoT.
Este artículo presenta la implementación y demostración de una red malla totalmente conectada de cuatro UAVs basada en RFSoC, que logra un rendimiento agregado de 1.2 Gbps y permite el streaming en tiempo real de video 4K sin compresión a través de doce enlaces MIMO 2x2 siempre activos.
Este artículo presenta SDN-SYN PoW, una arquitectura de defensa adaptativa que combina la red definida por software (SDN) con pruebas de trabajo (PoW) para mitigar eficazmente los ataques de inundación SYN en entornos multi-dominio, ajustando dinámicamente la dificultad computacional según el tráfico anómalo mientras mantiene un impacto mínimo para los clientes legítimos.
Este artículo presenta SIL-GPO, un marco de aprendizaje por refuerzo que combina redes de atención gráfica y aprendizaje de autoimitación para optimizar la orquestación híbrida de servicios de IA y microservicios en el borde, logrando una reducción significativa de la latencia y una mejor utilización de los recursos en comparación con las soluciones existentes.
El artículo presenta pqRPKI, un marco de infraestructura de clave pública para la era post-cuántica que combina un árbol Merkle Ladder con objetos RPKI para reducir significativamente el tamaño del repositorio y los tiempos de validación, permitiendo una implementación dual con RSA con un sobrecosto mínimo.
Este estudio empírico demuestra que garantizar la latencia y el jitter acotados en redes industriales 5G-TSN requiere un ajuste cuidadoso de la ventana de transmisión del modelador consciente del tiempo (TAS) basado en los límites de retraso medidos de la red 5G, ya que la incertidumbre inherente a esta última puede comprometer la determinismo de extremo a extremo.
Este artículo presenta un método de detección de interferencias para redes 5G basado en la Máquina Tsetlin Convolucional (CTM) que, al operar directamente sobre señales de sincronización, ofrece una solución interpretable y eficiente en hardware con un entrenamiento 9,5 veces más rápido y un uso de memoria 14 veces menor que las redes neuronales convolucionales, validada experimentalmente en un entorno de prueba real y proyectada para su implementación en FPGAs.
Este artículo presenta un marco ligero basado en gemelos digitales para el seguimiento de vehículos y la predicción de colisiones en sistemas de transporte inteligentes, el cual utiliza únicamente detección de objetos y mapas de ruta precalculados para lograr una alta precisión en la predicción de colisiones con bajo costo computacional adecuado para dispositivos de borde.
El documento presenta la Arquitectura de Failover de Uber (UFA), un sistema que optimiza la infraestructura de microservicios a escala global al reemplazar el modelo de capacidad 2x por una estrategia diferenciada según la criticidad del servicio, logrando reducir el aprovisionamiento de estado estable de 2x a 1.3x y eliminar más de un millón de núcleos de CPU sin comprometer la disponibilidad del 99,97%.
El artículo presenta Spectra, un algoritmo que optimiza la programación de matrices de tráfico de IA en múltiples conmutadores de circuitos ópticos paralelos mediante la descomposición, asignación y equilibrado de permutaciones, logrando reducir significativamente el tiempo total de ejecución en comparación con métodos existentes.
Este estudio presenta la primera evaluación física de un banco de pruebas del Internet de los Espejos (IoM) que demuestra que la colocación óptima de la computación en su jerarquía de tres niveles depende de un equilibrio dinámico entre la latencia, la carga de recursos y el sobrecosto de red, variando según las condiciones de la red y la demanda del usuario.
El artículo presenta StageFinder, un marco de aprendizaje temporal sobre grafos que fusiona datos de procedencia de host y red para inferir con alta precisión y estabilidad las etapas de amenazas persistentes avanzadas (APT) alineadas con el marco MITRE ATT&CK, logrando un puntaje F1 macro de 0.96.
El artículo presenta un sistema de DNS basado en gossip estructurado que utiliza tablas de dedos de DHT y operaciones conmutativas para lograr consistencia eventual y escalabilidad en redes dinámicas masivas, reduciendo la complejidad de mensajes y eliminando la necesidad de coordinación global ante particiones de red.
El artículo propone un algoritmo de detección de no línea de vista (NLoS) llamado CDA-ND, que utiliza la augmentación combinatoria de datos para generar vectores de evidencia y tomar decisiones duras o blandas, logrando una alta precisión en la detección y reduciendo significativamente el error de posicionamiento en entornos industriales para 6G.
Este artículo propone un marco de optimización en línea basado en Lyapunov para la programación eficiente energéticamente en redes de computación en el borde móvil con alimentación inalámbrica, el cual transforma un problema estocástico complejo en subproblemas deterministas resolubles mediante un enfoque de relajación y ajuste, garantizando un equilibrio teórico entre latencia y consumo energético.
El artículo presenta PreHO, un mecanismo de transferencia predictiva para redes de satélites de órbita baja que, aprovechando la estabilidad y previsibilidad de los canales en este entorno, planifica proactivamente las transferencias óptimas mediante un algoritmo iterativo, logrando así reducir significativamente la sobrecarga de señalización y la latencia en comparación con los esquemas tradicionales.
Este artículo propone un marco basado en la descomposición de Hodge para analizar flujos operativos en plataformas serverless, identificando modos armónicos como propiedades estructurales y ofreciendo estrategias de remediación que evitan la reestructuración completa del sistema.