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  • Performance Comparison of Python-Based Complex Event Processing Engines for IoT Intrusion Detection: Faust Versus Streamz
    Publication . Abbasi, Maryam; Cardoso, Filipe; ANTUNES VAZ, PAULO JOAQUIM; Silva, José; Sá, Filipe; Martins, Pedro
    The proliferation of Internet of Things (IoT) devices has intensified the need for efficient real-time anomaly and intrusion detection, making the selection of an appropriate Complex Event Processing (CEP) engine a critical architectural decision for security-aware data pipelines. Python-based CEP frameworks offer compelling advantages through the seamless integration with data science and machine learning ecosystems; however, rigorous comparative evaluations of such frameworks under realistic IoT security workloads remain absent from the literature. This study presents the first systematic comparative evaluation of Faust and Streamz—two Python-native CEP engines representing fundamentally different architectural philosophies—specifically in the context of IoT network intrusion detection. Faust was selected for its actor-based stateful processing model with native Kafka integration and distributed table support, while Streamz was selected for its reactive, lightweight pipeline design targeting high-throughput stateless processing, making them representative of the two dominant paradigms in Python stream processing. Although both engines target different application niches, their performance characteristics under realistic CEP workloads have never been rigorously compared, leaving practitioners without empirical guidance. The primary evaluation employs an IoT network intrusion dataset comprising 583,485 events from 83 heterogeneous devices. To assess whether the observed performance characteristics are specific to this single dataset or generalize across different workload profiles, a secondary IoT-adjacent benchmark is included: the PaySim financial transaction dataset (6.4 million records), selected because its event schema, fraud-pattern temporal structure, and volume differ substantially from the intrusion dataset, providing a stress test for cross-workload robustness rather than a claim of domain equivalence. We acknowledge the reviewer’s valid point that a second IoT-specific intrusion dataset (such as TON_IoT or Bot-IoT) would constitute a more directly comparable validation; this is identified as a priority for future work. The load levels used in scalability experiments (up to 5000 events per second) intentionally exceed the dataset’s natural rate to stress-test each engine’s architectural ceiling and identify saturation thresholds relevant to large-scale or multi-sensor IoT deployments. We conducted controlled experiments with comprehensive statistical analysis. Our results demonstrate that Streamz achieves superior throughput at 4450 events per second with 89% efficiency and minimal resource consumption (40 MB memory, 12 ms median latency), while Faust provides robust intrusion pattern detection with 93–98% accuracy and stable, predictable resource utilization (1.4% CPU standard deviation). A multi-framework comparison including Apache Kafka Streams and offline scikit-learn baselines confirms that Faust achieves detection quality competitive with JVM-based alternatives (Faust: 96.2%; Kafka Streams: 96.8%; absolute difference of 0.6 percentage points, not statistically significant at p = 0.318) while retaining the Python ecosystem advantages. Statistical analysis confirms significant performance differences across all metrics (p < 0.001, Cohen’s d > 0.8). Critical scalability thresholds are identified: Streamz maintains efficiency above 95% up to 3500 events per second, while Faust degrades beyond 2500 events per second. These findings provide IoT security engineers and system architects with actionable, empirically grounded guidance for CEP engine selection, establish reproducible benchmarking methodology applicable to futurePython-based stream processing evaluations, and advance theoretical understanding of the accuracy–throughput trade-off in stateful versus stateless Python CEP architectures.
    2026-03-23Texto Acesso aberto Ver mais
  • Gestão da dor no doente com enfarte agudo do miocárdio na primeira abordagem no serviço de urgência
    Publication . Laia, Inês Pereira; Mota, Mauro Alexandre Lopes
    Introdução: O Enfarte Agudo do Miocárdio (EAM) constitui uma emergência médica associada a elevada morbilidade e mortalidade, sendo a dor um dos principais sintomas na sua apresentação clínica. Em contextos de elevada complexidade, como o Serviço de Urgência (SU) e as Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), a avaliação e gestão adequadas da dor na primeira abordagem assumem particular relevância, uma vez que a dor não controlada pode desencadear respostas fisiológicas adversas, comprometendo a estabilidade clínica da pessoa em situação crítica. A vivência em contexto de estágio nestes serviços permitiu aprofundar a reflexão sobre a prática clínica do enfermeiro especialista, nomeadamente no que respeita à gestão da dor associada ao EAM. Objetivos: Explanar e refletir acerca das competências comuns e específicas do enfermeiro especialista em Enfermagem Médico-Cirúrgica (EMC) à pessoa em situação crítica; descrever as atividades desenvolvidas promotoras da concretização dos objetivos estabelecidos; analisar a gestão da dor na pessoa com EAM na primeira abordagem no SU. Metodologia: Relatório de estágio desenvolvido em contexto de Cuidados Intensivos e de SU, integrando um estudo observacional, quantitativo e retrospetivo, de natureza descritiva, realizado a partir da análise de processos clínicos de doentes com idade igual ou superior a 18 anos, admitidos no SU com diagnóstico de EAM, entre janeiro de 2023 e dezembro de 2024. Os dados foram analisados através de estatística descritiva, recorrendo a frequências absolutas e relativas. Resultados: A amostra foi constituída por 253 doentes. Evidenciaram-se fragilidades na avaliação e documentação da intensidade da dor no momento da triagem e na avaliação final, verificando-se uma redução dos registos ao longo do episódio de urgência de 54,9% no momento da triagem para 37,5% na avaliação final. Apesar de a uma proporção significativa de doentes ter sido administrada analgesia (64,9%), constatou-se a existência de práticas heterogéneas na gestão farmacológica da dor. A inconsistência dos registos impossibilitou a análise da variação individual da intensidade da dor e a avaliação da associação entre as intervenções analgésicas e a intensidade da dor. Paralelamente, o estágio permitiu o desenvolvimento e consolidação de competências especializadas do enfermeiro na abordagem à pessoa em situação crítica em contextos de elevada complexidade. Conclusão: A gestão da dor na pessoa com EAM em contexto de SU apresenta oportunidades de melhoria, particularmente no que respeita à avaliação sistemática e à documentação da intensidade da dor. A experiência de estágio e os resultados do estudo reforçam o papel do enfermeiro, em especial do enfermeiro especialista em EMC, na promoção de cuidados de enfermagem de qualidade, seguros e baseados na evidência à pessoa em situação crítica. Palavras-chave: Enfarte Agudo do Miocárdio; Dor; Gestão da dor; Serviço de Urgência; Enfermagem; Avaliação da Dor.
    2026-03-23Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais