A maioria dos países no mundo tem implementado medidas de confinamento para mitigar a propagação do Covid-19. Trabalho remoto, ensino à distância e entretenimento doméstico se tornaram comuns, afetando o tráfego residencial da Internet. Analisamos o tráfego residencial de 13 cidades no estado do Rio de Janeiro durante vários meses do ano de 2020, incluindo o dia de início da quarentena, 16 de março de 2020. Utilizamos informações de tráfego residencial fornecidas por um Provedor de Serviços de Internet para comparar o tráfego imediatamente antes e depois do início da quarentena em cidades do estado do Rio de Janeiro. Utilizamos decomposição tensorial, clusterização e classificação para identificar perfis de tráfego residencial. Descobrimos que 20% das residências mudaram seus perfis diários imediatamente após o confinamento. Também comparamos os perfis de tráfego com os dados de mobilidade do Google. Nossos resultados indicam que é possível inferir a adesão das populações das cidades às medidas de confinamento usando métricas de tráfego simples, que não comprometem a privacidade dos usuários.
A complexidade das redes domésticas exige estratégias inovadoras para o gerenciamento da rede e caracterização da demanda dos usuários. Neste trabalho usamos técnicas não supervisionadas de aprendizado de máquina com o objetivo de descobrir o perfil de tráfego dos usuários. Em parceria com um ISP, coletamos o tráfego de download e upload de mais de 2.000 roteadores domésticos. Usamos uma técnica de decomposição de tensores (PARAFAC) para extrair fatores relevantes de uso da rede e um algoritmo de clusterização para agrupar usuários com padrões de tráfego diário similares. Para caracterizar o comportamento dos usuários em períodos maiores que um dia, usamos a informação dos clusters e um modelo de Markov oculto.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.