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Factos & Números
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Apresentação

Laboratório de Software Confiável

O HASLab dedica-se à criação e à implementação de sistemas de software confiável, i.e., software correto e resiliente perante falhas e ataques.

De forma a cumprir este grande objetivo, o HASLab opera em três grandes áreas - Cibersegurança, Sistemas Distribuídos e Engenharia de Software.

Engenharia de Software - são explorados métodos, técnicas e ferramentas para o desenvolvimento de software, podendo este ser integrado nas funcionalidades internas de determinados componentes, na sua configuração junto de outros componentes, e também na interação com o utilizador.

Sistemas Distribuídos - com vista a melhorar a confiabilidade e a escalabilidade de software, explorando as propriedades inerentes à distribuição e à replicação de sistemas computacionais.

Cibersegurança - de forma a minimizar a vulnerabilidade dos componentes de software a ataques, com recurso à implementação de estruturas e de protocolos criptográficos com propriedades de segurança formalmente comprovadas.

Através de uma abordagem multidisciplinar que assenta em princípios teóricos comprovados, o HASLab visa disponibilizar soluções - fundamentos teóricos, métodos, linguagens, ferramentas - para o desenvolvimento de sistemas TIC abrangentes, dando garantias aos seus proprietários e utilizadores. Os grandes domínios de aplicação da investigação desenvolvida no HASLab incluem o desenvolvimento de sistemas de software cruciais para garantir a segurança e a proteção, a operacionalização de infraestruturas da nuvem seguras, e a gestão e o tratamento de big data, tendo em conta as questões da privacidade.

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Projetos Selecionados

exaSIMPLE

exaSIMPLE: A Hybrid ML-CFD SIMPLE Algorithm for the Exascale Era

2024-2025

Saude24GB

Linha de Saúde 24h da Guiné-Bissau

2024-2024

EPICURE

High-level specialised application support service in High-Performance Computing (HPC)

2024-2028

TwinEU

Digital Twin for Europe

2024-2026

HANAMI

Hpc AlliaNce for Applications and supercoMputing Innovation: the Europe - Japan collaboration

2024-2026

ENSCOMP3

Ensino de Ciência da Computação nas Escolas 3

2023-2025

AzDIH

Azores Digital Innovation Hub on Tourism and Sustainability

2023-2025

PFAI4_4eD

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 4a edição

2023-2023

ATE

Aliança para a Transição Energética

2023-2025

Green_Dat_AI

Energy-efficient AI-ready Data Spaces

2023-2025

EuroCC2

National Competence Centres in the framework of EuroHPC Phase 2

2023-2025

fMP

Formação de Introdução à utilização de recursos HPC (Técnicas básicas de Programação Paralela)

2022-2022

AURORA

Deteção de atividade no interior do veículo

2022-2023

NewSpacePortugal

Agenda New Space Portugal

2022-2025

ATTRACT_DIH

Digital Innovation Hub for Artificial Intelligence and High-Performance Computing

2022-2025

BeFlexible

Boosting engagement to increase flexibility

2022-2026

ENERSHARE

European commoN EneRgy dataSpace framework enabling data sHaring-driven Across- and beyond- eneRgy sErvices

2022-2025

Gridsoft

Parecer sobre a implementação de software para redes elétricas inteligentes

2022-2022

PFAI4_3ed

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 3a edição

2022-2022

THEIA

Automated Perception Driving

2022-2023

SpecRep

Constraint-based Specification Repair

2022-2023

IBEX

Métodos quantitativos para a programação ciber-física: Uma abordagem precisa para racicionar sobre imprecisões na computação ciber-física

2022-2024

FLEXCOMM

Towards Energy-aware Communications: Connecting the power grid and communication infrastructure

2022-2023

STDCNCS

Desenvolvimento de estudo sobre a comunidade de cibersegurança em Portugal, no âmbito do Observatório de Cibersegurança

2021-2023

Sustainable HPC

Computação de elevado desempenho sustentável

2021-2025

CircThread

Building the Digital Thread for Circular Economy Product, Resource & Service Management

2021-2025

PassCert

Investigação do Impacto de Verificação Formal na Adopção de Software para Segurança de Passwords

2021-2022

IoT4Distribuicao

Análise de Requisitos e Especificação Funcional de uma Arquitetura Distribuída baseada em soluções IoT para a Gestão e Controlo da Rede de Distribuição

2021-2023

RISC2

A network for supporting the coordination of High-Performance Computing research between Europe and Latin America

2021-2023

CloudAnalytics4Dams

Gestão de Grandes Quantidades de Dados em Barragens da EDP Produção

2021-2021

PAStor

Programmable and Adaptable Storage for AI-oriented HPC Ecosystems

2020-2021

PFAI4.0

Programa de Formação Avançada Industria 4.0

2020-2021

Collaboration

Collaborative Visual Development

2020-2021

AIDA

Adaptive, Intelligent and Distributed Assurance Platform

2020-2023

BigHPC

A Management Framework for Consolidated Big Data and HPC

2020-2023

SLSNA

Prestação de Serviços no ambito do projeto SKORR

2020-2021

AppOwl

Deteção de Mutações Maliciosas no Browser

2020-2021

InterConnect

Interoperable Solutions Connecting Smart Homes, Buildings and Grids

2019-2024

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

CLOUD4CANDY

Cloud for CANDY

2019-2019

HADES

Sistemas descentralizados confiáveis e escaláveis suportados por hardware

2018-2022

MaLPIS

Aprendizagem Automática para Deteção de Ataques e Identificação de Perfis Segurança na Internet

2018-2022

SKORR

Advancing the Frontier of Social Media Management Tools

2018-2021

DaVinci

Architecturas distribuídas: variabilidade e interação de sistemas ciber-físicos

2018-2022

SAFER

Verificação de segurança para software robótico

2018-2021

KLEE

Modelação coalgébrica e análise para biologia sintética computacional

2018-2021

InteGrid

Demonstration of INTElligent grid technologies for renewables INTEgration and INTEractive consumer participation enabling INTEroperable market solutions and INTErconnected stakeholders

2017-2020

Lightkone

Lightweight Computation for Networks at the Edge

2017-2019

CloudDBAppliance

European Cloud In-Memory Database Appliance with Predictable Performance for Critical Applications

2016-2019

GSL

GreenSoftwareLab: Computação Verde como uma Disciplina de Engenharia

2016-2019

Cloud-Setup

PLATAFORMA DE PREPARAÇÃO DE CONTEÚDOS AUDIOVISUAIS PARA INGEST NA CLOUD

2016-2019

CORAL-TOOLS

CORAL - Sustainable Ocean Exploitation: Tools and Sensors

2016-2018

SafeCloud

Secure and Resilient Cloud Architecture

2015-2018

NanoStima-RL1

NanoSTIMA - Macro-to-Nano Human Sensing Technologies

2015-2019

NanoStima-RL3

NanoSTIMA - Health data infrastructure

2015-2019

SMILES

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

2015-2019

UPGRID

Real proven solutions to enable active demand and distributed generation flexible integration, through a fully controllable LOW Voltage and medium voltage distribution grid

2015-2017

LeanBigData

Análise Integrada e Visual de Big Data Ultra-escalável e Ultra-eficiente

2014-2017

Practice

Ferramentas de Preservação de Privacidade na Cloud

2013-2016

CoherentPaaS

PaaS Rica e Coerente com um Modelo de Programação Comum

2013-2016

Equipa
001

Laboratório

CLOUDinha

Publicações

HASLab Publicações

Ler todas as publicações

2020

Detection of anonymised traffic: Tor as case study

Autores
Dantas, B; Carvalho, P; Lima, SR; Silva, JMC;

Publicação
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Abstract
This work studies Tor, an anonymous overlay network used to browse the Internet. Apart from its main purpose, this open-source project has gained popularity mainly because it does not hide its implementation. In this way, researchers and security experts can fully examine and confirm its security requirements. Its ease of use has attracted all kinds of people, including ordinary citizens who want to avoid being profiled for targeted advertisements or circumvent censorship, corporations who do not want to reveal information to their competitors, and government intelligence agencies who need to do operations on the Internet without being noticed. In opposition, an anonymous system like this represents a good testbed for attackers, because their actions are naturally untraceable. In this work, the characteristics of Tor traffic are studied in detail in order to devise an inspection methodology able to improve Tor detection. In particular, this methodology considers as new inputs the observer position in the network, the portion of traffic it can monitor, and particularities of the Tor browser for helping in the detection process. In addition, a set of Snort rules were developed as a proof-of-concept for the proposed Tor detection approach. © Springer Nature Switzerland AG 2020.

2020

e-LiteSense: Self-adaptive energy-aware data sensing in WSN environments

Autores
Silva, JMC; Carvalho, P; Bispo, KA; Lima, SR;

Publicação
Int. J. Commun. Syst.

Abstract

2020

Towards a holistic semantic support for context-aware network monitoring

Autores
Carvalho, P; Lima, SR; Sabucedo, LA; Santos Gago, JM; Silva, JMC;

Publicação
Computing

Abstract

2020

Detection of Anonymised Traffic: Tor as Case Study

Autores
Dantas, B; Carvalho, P; Lima, SR; Silva, JMC;

Publicação
Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems - 20th International Conference, NEW2AN 2020, and 13th Conference, ruSMART 2020, St. Petersburg, Russia, August 26-28, 2020, Proceedings, Part II

Abstract

2020

Two-level adaptive sampling for illumination integrals using Bayesian Monte Carlo

Autores
Marques, R; Bouville, C; Santos, LP; Bouatouch, K;

Publicação
European Association for Computer Graphics - 37th Annual Conference, EUROGRAPHICS 2016 - Short Papers

Abstract
Bayesian Monte Carlo (BMC) is a promising integration technique which considerably broadens the theoretical tools that can be used to maximize and exploit the information produced by sampling, while keeping the fundamental property of data dimension independence of classical Monte Carlo (CMC). Moreover, BMC uses information that is ignored in the CMC method, such as the position of the samples and prior stochastic information about the integrand, which often leads to better integral estimates. Nevertheless, the use of BMC in computer graphics is still in an incipient phase and its application to more evolved and widely used rendering algorithms remains cumbersome. In this article we propose to apply BMC to a two-level adaptive sampling scheme for illumination integrals. We propose an efficient solution for the second level quadrature computation and show that the proposed method outperforms adaptive quasi-Monte Carlo in terms of image error and high frequency noise. © 2016 The Eurographics Association.

Factos & Números

1Contratados de I&D

2020

21Investigadores Séniores

2016

4Artigos em revistas indexadas

2020

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