Um Estudo sobre o Impacto da Pandemia da COVID-19 no Tráfego de Redes Residenciais
Autores
|
7229 |
3159,754
|
|
|
7230 |
3159,754
|
Informações:
Publicações do PESC
Em Março de 2020, a Organização Mundial de Saúde (OMS) declarou a pandemia da COVID-19. Medidas de confinamento foram implementadas em vários países ao redor do mundo com o objetivo de conter a propagação do vírus. Grande parte da população mundial foi obrigada a utilizar a rede de Internet doméstica para trabalho, educação e outras atividades, o que causou uma drástica mudança na rotina das pessoas e consequentemente, alteraram os padrões de tráfego das redes residenciais. Essa dissertação tem o objetivo de estudar as mudanças ocorridas em decorrência da pandemia da COVID-19 nos padrões de tráfego das redes residenciais. Analisamos o tráfego de várias residências espalhadas em 15 cidades no estado do Rio de Janeiro por vários meses durante anos de 2020, 2021 e 2022. Utilizamos informações de tráfego residencial fornecidas por um Provedor de Serviços de Internet (ISP) de médio porte (Gigalink) para comparar o tráfego antes e depois do início da quarentena em 15 cidades do estado do Rio de Janeiro. Aplicamos decomposição tensorial, clusterização e classificação para identificar os 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.
In March 2020, the World Health Organization (WHO) declared the COVID-19 pandemic. Lockdown measures were implemented in several countries around the world aiming to contain the spread of the virus. A large part of the world population was forced to use the home Internet network for work, education and other activities, which caused a drastic change in the routine of people and consequently altered the trafic patterns of residential networks. The objective of this dissertation is to analyze the effect of COVID-19 pandemic in the patterns of residential networks. We analyzed the trafic of several residences spread across 15 cities in the state of Rio de Janeiro for several months during the years of 2020, 2021 and 2022. We use residential trafic data provided by a mid side Internet Service Provider (ISP) call Gigalink to compare the trafic before and after the start of quarantine in the 15 cities of the Rio de Janeiro state. We apply a tensor decomposition, clustering and classification to identify residential trafic profiles. we found that 20% of residences changed their daily profiles after confinement. We also compare trafic profiles with mobility data from google. Our results indicate that it is possible to infer the adherence of city populations to confinement measures using simple trafic metrics, which do not compromise user privacy.