MC833 - Laboratório de Redes de Computadores

As aulas serão presenciais, ministradas nos horários estipulados, quartas às 8h. Informações sobre a disciplina serão disponibilizadas na ferramenta Google Classroom. Para acessar o Google Classroom, os alunos devem usar suas contas/senhas da DAC.

Atendimento. O professor atenderá os alunos nos horários estipulados para as aulas, ao final da apresentação do conteúdo. Excepcionalmente, podem ser agendados outros horários. O discente PED também atenderá nos horários estipulados para as aulas e em um horário semanal, combinado na primeira aula.

Programa da Disciplina

Modelos de Comunicação e Protocolos
Programação com Sockets
Chamada de Procedimento Remoto
Capiturar e Forjar Pacotes
Ferramentas para Análise de Redes
Securança de Rede e Protocolos

Critério de Avaliação

A avaliação será composta por um conjunto de (T) trabalhos com relatórios técnicos (a quantidade de atividades e os pesos serão definidos durante o semestre). Assim, a média das atividades (MA) será definida como $MA = \frac{\sum_{i=0}^{|T|} t_i * p_i}{\sum_{i=0}^{|T|} p_i}$

Se a média das notas dos relatórios for superior ou igual a 5, o aluno é considerado aprovado na disciplina. Se a média das notas dos relatórios for inferior a 5, um projeto adicional (E) será disponibilizado para o aluno para recuperação. Nesse caso, a nota final (NF) do aluno será definida por: $NF = min \left[5.0, \left(\frac{MF + E}{2}\right)\right]$

Caso NF < 5.0 o aluno é considerado reprovado na disciplina. O prazo para entrega dos projetos será disponibilizado juntamente com o enunciado.

Informações Importantes

A presença é obrigatória em todas as aulas. Frequência inferior a 75% causa reprovação.
A avaliação não realizada por motivo de falta abonada será substituída por uma nova avaliação a ser agendada com o professor.
Uso de ferramentas de IA Generativa: O uso razoável de ferramentas de IA generativa é permitido para auxiliar nas atividades práticas e na realização do trabalho mediante as seguintes observações: Transparência com relação ao uso de IA generativa: O uso de Ferramentas de IA generativa deve ser reportado nos relatórios, indicando quais ferramentas foram utilizadas e quais partes do trabalho (trechos de código, redação de texto, etc) foram realizadas com o auxílio destas ferramentas.
Responsabilidade pelo conteúdo: Os alunos são responsáveis pelos conteúdos produzidos pelas ferramentas e devem ser capazes de explicar e defender este conteúdo (p.ex., código ou texto). A falha em explicar ou defender este tipo de conteúdo poderá ser considerada como plágio.

Bibliografia

William Stallings. Network Security Essentials: Applications and Standards 6th Edition
Wenliang Du. Computer & Internet Security: A Hands-on Approach 2nd ed. Edition
Bittencourt, L.F et al, The Internet of Things, Fog and Cloud continuum: Integration and challenges, Internet of Things, Volumes 3–4, October 2018, Pages 134-155