Security and High Performance for Digital Sovereignty

Summary: A camada de rede tradicional fornece um serviço de melhor esforço aos hosts, sem controle sobre o caminho percorrido pelos pacotes entre os pontos finais. Nesse modelo, o caminho é tratado como invisível, uniforme e singular, com sua dinâmica sendo determinada apenas pela conectividade entre os hosts. Como consequência, os hosts não têm controle sobre o caminho, além de indicar o endereço de destino.
Em contraste, Redes Cientes de Caminhos expõem informações detalhadas sobre as rotas aos hosts, permitindo a seleção, verificação e controle de caminhos preferenciais, fundamentais para comunicações críticas e para a soberania digital. Ao tornar o caminho um elemento explícito da arquitetura, essa abordagem possibilita melhorias significativas no desempenho da rede, na resiliência e na previsibilidade das aplicações, além de permitir decisões de roteamento orientadas por requisitos de segurança, desempenho e conformidade regulatória.
Contudo, para implementar essa abordagem, são necessárias capacidades fundamentais que suportadas nas redes atuais : (i) expor informações detalhadas sobre os caminhos; (ii) permitir a seleção de rotas otimizadas e predição na engenharia de tráfego; (iii) garantia e verificação de que os pacotes seguem caminhos soberanos previamente definidos e certificados; e (iv) implementar mecanismos que detectem congestionamentos e prevejam violações de desempenho. Essas capacidades são essenciais para mitigar ataques de desvio de caminho, que representam ameaças severas a infraestruturas críticas, como redes financeiras e comunicações governamentais, onde o cumprimento estrito de rotas específicas é requisito de soberania e conformidade.
Esta proposta de pesquisa baseia-se no conceito de Redes Cientes de Caminho, introduzindo a programabilidade do Sistema Numérico de Resíduos (RNS) para viabilizar uma engenharia de tráfego avançada, com otimização e predição da alocação de fluxos guiadas por Inteligência Artificial (IA). A proposta busca enfrentar desafios complexos, como a alocação eficiente de fluxos na rede, seja por meio de distribuição em múltiplos caminhos ou pela utilização de novos protocolos de sinalização que respondam rapidamente a congestionamentos. Métodos baseados em IA podem transformar a engenharia de tráfego, identificando soluções otimizadas para maximizar o desempenho da rede.
Como aplicação desafiadora e motivadora desta pesquisa, considera-se o Observatório Vera C. Rubin, localizado no Chile. O telescópio captura imagens do céu austral a cada 27 segundos, gerando conjuntos de dados de aproximadamente 13 GBytes, que devem ser transferidos com alta vazão e confiabilidade para o US Data Facility (USDF), na Califórnia, dentro de uma janela de apenas 7 segundos. Essa aplicação impõe requisitos extremos à infraestrutura de rede, soberania na comunicação intercontinental e sem ter perdas de pacotes, caracterizando um cenário real de missão crítica ideal para a validação experimental de redes cientes de caminho.

Starting date: 01/04/2026
Deadline (months): 36

Participants:

Role	Name
Coordinator *	MAGNOS MARTINELLO