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Apresentação

Sistemas de Computação Avançada

O Centro de Sistemas de Computação Avançada (CRACS) procura a excelência científica nas áreas de linguagens de programação, computação paralela e distribuída, mineração de informação, segurança e privacidade, com foco no desenvolvimento de sistemas de software escaláveis para aplicações multidisciplinares nas áreas da Engenharia, Ciências da Vida, Redes Sociais e Internet das Coisas, entre outras.


Particular ênfase no conhecimento dos conceitos teóricos e práticos subjacentes ao desenho e desenvolvimento de linguagens de programação e camadas intermédias de software para sistemas avançados de computação (sistemas de computação paralela, distribuída, de alto-desempenho, na nuvem, dispositivos wireless e IoT) e no conhecimento dos conceitos teóricos e práticos dos principais algoritmos e metodologias utilizadas para promover a confiança, privacidade e segurança em sistemas computacionais.


O ambiente de investigação é formado por talentosos investigadores juniores que, em conjunto, com os investigadores seniores, maioritariamente docentes universitários, constituem a massa crítica e as competências científicas necessárias para cumprir a nossa missão.

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Projetos em destaque

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Reforçando a segurança operacional do CSIRT com base na manutenção preditiva

2025-2026

TSP2Net

Time Series Privacy-Preserving: New Approaches via Complex Networks

2025-2026

BolsasFCT_Gestao

Financiamento Bolsas Doutoramento FCT - Gestão

2025-9999

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FGPE++ Gamified Programming Learning at Scale

2023-2025

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BLOCKCHAIN.PT - AGENDA “DESCENTRALIZAR PORTUGAL COM BLOCKCHAIN”

2023-2026

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Aliança para a Transição Energética

2023-2026

PRIVATEER

Privacy-first Security Enablers for 6G Networks

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THEIA

Automated Perception Driving

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AI predictive modeling Services

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FGPEPlus

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2021-2023

JuezLTI

Automatic assessment of computing exercises using LTI standard

2021-2023

PANDORA

Cyber Defence Platform for Real-time Threat Hunting, Incident Response and Information Sharing

2020-2022

Cortaderia

Desenvolvimento de Software para Monitorização da Espécie Invasora Cortaderia selloana

2020-2020

T4CDTKC

Training 4 Cotec, Digital Transformation Knowledge Challenge - Elaboração de Programa de Formação “CONHECER E COMPREENDER O DESAFIO DAS TECNOLOGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL”

2019-2021

Authenticus19_20

Consultoria Tecnológica em Sistemas CRIS e Cálculo de APC

2019-2020

Angerona

Plataforma de Middleware para privacy em IoT

2018-2019

FGPE

Framework for Gamified Programming Education

2018-2021

AuthenticusNF

Desenvolvimento de Indicadores de Produção Científica Baseados no Authenticus

2018-2018

PGODISSEIA

Serviço de instalação e configuração de uma plataforma de autenticação, implementação de solução de gestão centralizada de certificados digitais, auditoria de segurança (pen-testing) e análise de impacto de privacidade dos tratamentos de dados pessoais das plataformas de integração e autenticação

2018-2020

CRADLE

Aplicação de deep learning ao processo de investigação de novas drogas anticancerígenas

2018-2021

Authenticus2019

Apoio Técnico ao CINTESIS para extração de indicadores de produção científica baseados no Authenticus

2018-2018

ELVEN

Elven - Lógicas para verificação de programas na Web

2016-2019

Digi-NewB

Non-invasive monitoring of perinatal health through multiparametric digital representation of clinically relevant functions for improving clinical intervention in neonatal units (Digi-NewB)

2016-2020

FOUREYES

TEC4Growth - RL FourEyes - Intelligence, Interaction, Immersion and Innovation for media industries

2015-2019

NanoStima-RL5

NanoSTIMA - Advanced Methodologies for Computer-Aided Detection and Diagnosis

2015-2019

NanoStima-RL3

NanoSTIMA - Health data infrastructure

2015-2019

NanoStima-RL4

NanoSTIMA - Health Data Analysis & Decision

2015-2019

SMILES

TEC4Growth - RL SMILES - Smart, Mobile, Intelligent and Large scale Sensing and analytics

2015-2019

FOTOCATGRAF

Fotocatalisadores baseados em grafeno e semicondutores para um sistema de abastecimento de água sustentável e seguro: uma tecnologia avançada para a remoção de poluentes emergentes

2015-2018

REMINDS

REMINDS - Sistema para Mineração e Deteção de Relevância

2015-2017

PANF

Possibilidades de recolha e transmissão de dados a partir do Sifarma

2015-2016

SEA

SEA-Sistema de ensino autoadaptativo

2015-2015

MGI

Contrato de Aquisição de serviços de produção e desenvolvimento de módulo para gestão de iterações para integrar no sistema de informação da UP (SIGARRA)

2015-2015

Hyrax

Crowd-Sourcing de Dispositivos Móveis para o Desenvolvimento de Edge-Clouds

2014-2018

DAT

Tratamento e análise inteligente de dados

2014-2015

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Aprendizagem baseada em conhecimento para aplicação na área médica

2013-2015

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Authenticus - Um Sistema de Identificação e Validação de Publicações Científicas Portuguesas

2013-2016

SIBILA

Blocos Interativos Inteligentes para uma Melhor Aprendizagem

2013-2015

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Deteção de Efeitos Adversos de Drogas

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2011-2014

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Ambientes lógicos com Paralelismo Avançado

2011-2014

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2011-2014

Breadcrumbs

Rede social com base em bibliotecas pessoais de fragmentos de notícias

2010-2012

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Ambientes abertos federados para alavancagem de identidade e autorização

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Estetoscópio Digital para Uso Clínico

2010-2013

Palco3.0

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CRACS Publicações

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2026

Comparing Higher Education Rankings with Social Media Posting Strategies

Autores
Rocha, B; Figueira, A;

Publicação
Lecture Notes in Computer Science - Social Networks Analysis and Mining

Abstract

2026

Enhancing IoMT Security by Using Benford's Law and Distance Functions

Autores
Fernandes, P; Ciardhuáin, SO; Antunes, M;

Publicação
PATTERN RECOGNITION AND IMAGE ANALYSIS, IBPRIA 2025, PT I

Abstract
The increasing connectivity of Internet of Medical Things (IoMT) devices has accentuated their susceptibility to cyberattacks. The sensitive data they handle makes them prime targets for information theft and extortion, while outdated and insecure communication protocols further elevate security risks. This paper presents a lightweight and innovative approach that combines Benford's law with statistical distance functions to detect attacks in IoMT devices. The methodology uses Benford's law to analyze digit frequency and classify IoMT devices traffic as benign or malicious, regardless of attack type. It employs distance-based statistical functions like Jensen-Shannon divergence, KullbackLeibler divergence, Pearson correlation, and the Kolmogorov test to detect anomalies. Experimental validation was conducted on the CIC-IoMT-2024 benchmark dataset, comprising 45 features and multiple attack types. The best performance was achieved with the Kolmogorov test (alpha = 0.01), particularly in DoS ICMP attacks, yielding a precision of.99.24%, a recall of.98.73%, an F1 score of.98.97%, and an accuracy of.97.81%. Jensen-Shannon divergence also performed robustly in detecting SYN-based attacks, demonstrating strong detection with minimal computational cost. These findings confirm that Benford's law, when combined with well-chosen statistical distances, offers a viable and efficient alternative to machine learning models for anomaly detection in constrained environments like IoMT.

2026

An Optimized Multi-class Classification for Industrial Control Systems

Autores
Palma, A; Antunes, M; Alves, A;

Publicação
PATTERN RECOGNITION AND IMAGE ANALYSIS, IBPRIA 2025, PT I

Abstract
Ensuring the security of Industrial Control Systems (ICS) is increasingly critical due to increasing connectivity and cyber threats. Traditional security measures often fail to detect evolving attacks, necessitating more effective solutions. This paper evaluates machine learning (ML) methods for ICS cybersecurity, using the ICS-Flow dataset and Optuna for hyperparameter tuning. The selected models, namely Random Forest (RF), AdaBoost, XGBoost, Deep Neural Networks, Artificial Neural Networks, ExtraTrees (ET), and Logistic Regression, are assessed using macro-averaged F1-score to handle class imbalance. Experimental results demonstrate that ensemble-based methods (RF, XGBoost, and ET) offer the highest overall detection performance, particularly in identifying commonly occurring attack types. However, minority classes, such as IP-Scan, remain difficult to detect accurately, indicating that hyperparameter tuning alone is insufficient to fully deal with imbalanced ICS data. These findings highlight the importance of complementary measures, such as focused feature selection, to enhance classification capabilities and protect industrial networks against a wider array of threats.

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part IX

Autores
Dutra, I; Pechenizkiy, M; Cortez, P; Pashami, S; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (9)

Abstract

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part VIII

Autores
Pfahringer, B; Japkowicz, N; Larrañaga, P; Ribeiro, RP; Dutra, I; Pechenizkiy, M; Cortez, P; Pashami, S; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (8)

Abstract