Aplicación de la teoría de redes complejas a procesos dinámicos en la sociedad

Podemos definir la sociedad como un sistema complejo que emerge de la cooperación y coordinación de billones de individuos y centenares de países. En este sentido no vivimos en una isla sino que estamos integrados en redes sociales que influyen en nuestro comportamiento. En esta tesis doctoral, presentamos un modelo analítico y una serie de estudios empíricos en los que analizamos distintos procesos sociales dinámicos desde una perspectiva de la teoría de redes complejas. En primer lugar, introducimos un modelo para explorar el impacto que las redes sociales en las que vivimos inmersos tienen en la actividad económica que transcurre sobre ellas, y mas concretamente en hasta qué punto la estructura de estas redes puede limitar la meritocracia de una sociedad. Como concepto contrario a meritocracia, en esta tesis, introducimos el término topocracia. Definimos un sistema como topocrático cuando la influencia o el poder y los ingresos de los individuos vienen principalmente determinados por la posición que ocupan en la red. Nuestro modelo es perfectamente meritocrático para redes completamente conectadas (todos los nodos están enlazados con el resto de nodos). Sin embargo nuestro modelo predice una transición hacia la topocracia a medida que disminuye la densidad de la red, siendo las redes poco densascomo las de la sociedad- topocráticas. En este modelo, los individuos por un lado producen y venden contenidos, pero por otro lado también distribuyen los contenidos producidos por otros individuos mediando entre comprador y vendedor. La producción y distribución de contenidos definen dos medios por los que los individuos reciben ingresos. El primero de ellos es meritocrático, ya que los individuos ingresan de acuerdo a lo que producen. Por el contrario el segundo es topocrático, ya que los individuos son compensados de acuerdo al número de cadenas mas cortas de la red que pasan a través de ellos. En esta tesis resolvemos el modelo computacional y analíticamente. Los resultados indican que un sistema es meritocrático solamente si la conectividad media de los individuos es mayor que una raíz del número de individuos que hay en el sistema. Por tanto, a la luz de nuestros resultados la estructura de la red social puede representar una limitación para la meritocracia de una sociedad. En la segunda parte de esta tesis se presentan una serie de estudios empíricos en los que se analizan datos extraídos de la red social Twitter para caracterizar y modelar el comportamiento humano. En particular, nos centramos en analizar conversaciones políticas, como las que tienen lugar durante campañas electorales. Nuestros resultados indican que la atención colectiva está distribuida de una forma muy heterogénea, con una minoría de cuentas extremadamente influyente. Además, la capacidad de los individuos para diseminar información en Twitter está limitada por la estructura y la posición que ocupan en la red de seguidores. Por tanto, de acuerdo a nuestras observaciones las redes sociales de Internet no posibilitan que la mayoría sea escuchada por la mayoría. De hecho, nuestros resultados implican que Twitter es topocrático, ya que únicamente una minoría de cuentas ubicadas en posiciones privilegiadas en la red de seguidores consiguen que sus mensajes se expandan por toda la red social. En conversaciones políticas, esta minoría de cuentas influyentes se compone principalmente de políticos y medios de comunicación. Los políticos son los mas mencionados ya que la gente les dirige y se refiere a ellos en sus tweets. Mientras que los medios de comunicación son las fuentes desde las que la gente propaga información. En un mundo en el que los datos personales quedan registrados y son cada día mas abundantes y precisos, los resultados del modelo presentado en esta tesis pueden ser usados para fomentar medidas que promuevan la meritocracia. Además, los resultados de los estudios empíricos sobre Twitter que se presentan en la segunda parte de esta tesis son de vital importancia para entender la nueva "sociedad digital" que emerge. En concreto hemos presentado resultados relevantes que caracterizan el comportamiento humano en Internet y que pueden ser usados para crear futuros modelos. Abstract Society can be defined as a complex system that emerges from the cooperation and coordination of billions of individuals and hundreds of countries. Thus, we do not live in social vacuum and the social networks in which we are embedded inevitably shapes our behavior. Here, we present an analytical model and several empirical studies in which we analyze dynamical social systems through a network science perspective. First, we introduce a model to explore how the structure of the social networks underlying society can limit the meritocracy of the economies. Conversely to meritocracy, in this work we introduce the term topocracy. We say that a system is topocratic if the compensation and power available to an individual is determined primarily by her position in a network. Our model is perfectly meritocratic for fully connected networks but becomes topocratic for sparse networks-like the ones in society. In the model, individuals produce and sell content, but also distribute the content produced by others when they belong to the shortest path connecting a buyer and a seller. The production and distribution of content defines two channels of compensation: a meritocratic channel, where individuals are compensated for the content they produce, and a topocratic channel, where individual compensation is based on the number of shortest paths that go through them in the network. We solve the model analytically and show that the distribution of payoffs is meritocratic only if the average degree of the nodes is larger than a root of the total number of nodes. Hence, in the light of our model, the sparsity and structure of networks represents a fundamental constraint to the meritocracy of societies. Next, we present several empirical studies that use data gathered from Twitter to analyze online human behavioral patterns. In particular, we focus on political conversations such as electoral campaigns. We found that the collective attention is highly heterogeneously distributed, as there is a minority of extremely influential accounts. In fact, the ability of individuals to propagate messages or ideas through the platform is constrained by the structure of the follower network underlying the social media and the position they occupy on it. Hence, although people have argued that social media can allow more voices to be heard, our results suggest that Twitter is highly topocratic, as only the minority of well positioned users are widely heard. This minority of influential accounts belong mostly to politicians and traditional media. Politicians tend to be the most mentioned, while media are the sources of information from which people propagate messages. We also propose a methodology to study and measure the emergence of political polarization from social interactions. To this end, we first propose a model to estimate opinions in which a minority of influential individuals propagate their opinions through a social network. The result of the model is an opinion probability density function. Next, we propose an index to quantify the extent to which the resulting distribution is polarized. Finally, we illustrate our methodology by applying it to Twitter data. In a world where personal data is increasingly available, the results of the analytical model introduced in this work can be used to enhance meritocracy and promote policies that help to build more meritocratic societies. Moreover, the results obtained in the latter part, where we have analyzed Twitter, are key to understand the new data-driven society that is emerging. In particular, we have presented relevant information that can be used to benchmark future models for online communication systems or can be used as empirical rules characterizing our online behavior.

TweetAlert: Sistema de análisis semántico de la voz de los ciudadanos en redes sociales en la ciudad del futuro

En este artículo se presenta un sistema automático de almacenamiento, análisis y visualización de información semántica extraída de mensajes de Twitter, diseñado para proporcionar a las administraciones públicas una herramienta para detectar y analizar de una manera sencilla y rápida los patrones de comportamiento de los ciudadanos, su opinión acerca de los servicios públicos, la percepción de la ciudad, los eventos de interés, etc. Además, puede ser usado como un sistema de alerta temprana, mejorando la eficiencia y rapidez de actuación de los sistemas de emergencia.

Análisis semántico de la opinión de los ciudadanos en redes sociales en la ciudad del futuro

En este artículo se presenta un sistema automático de almacenamiento, análisis y visualización de información semántica extraída de mensajes de Twitter, diseñado para proporcionar a las administraciones públicas una herramienta para detectar y analizar de una manera sencilla y rápida los patrones de comportamiento de los ciudadanos, su opinión acerca de los servicios públicos, la percepción de la ciudad, los eventos de interés, etc. Además, puede ser usado como un sistema de alerta temprana, mejorando la eficiencia y rapidez de actuación de los sistemas de emergencia.

Servicios de redes sociales en internet para generación de consenso

En los últimos años, la cantidad de información que se ha generado en la web ha sido enorme. El tráfico que se está generando en la actualidad es de unos 16144 Gigabytes/s, pero se estima que para el 2019 será tres veces mayor, de unos 51794 Gigabytes/s (Cisco Systems, Inc, 2015). Esta ingente cantidad de tráfico viene sobre todo de vídeo, audio e imágenes, ya que estos son los contenidos que requieren más almacenamiento. En esta era de la información, si nos paramos a pensar por un segundo, nos podemos dar cuenta que donde realmente está esa información es en el texto. En la web hay muchísimo texto, pero no supone una gran cantidad de almacenamiento. Esto no quiere decir que lo podamos despreciar. Lo que tenemos que hacer es darle relevancia a todo ese texto, y hacer énfasis en lo importante. Esto es lo que podríamos hacer con herramientas de argumentación. La argumentación se refiere al estudio de las disconformidades, de los diálogos y los textos que usamos para intentar convencer a alguien de nuestro punto de vista. Por tanto, estas herramientas deberían de ser capaces de organizar un diálogo o discusión y obtener un resultado de esa conversación. Esto es muy normal en las discusiones habladas: discutimos para llegar a un acuerdo (o no), pero no es tan común en las discusiones online. En las discusiones online suele haber muchísimos comentarios, sin orden alguno, y sin conocer cuál es el acuerdo al que se ha llegado. Este trabajo hará una presentación de la argumentación y los modelos de argumentación: esquemas o estructuras a los cuales responde una discusión o un texto argumentativo. Así pues, nos centramos en las herramientas disponibles, ya que queremos conocer en qué estado se encuentran: si realmente ya hay herramientas que solucionen el problema organizativo o no. Por tanto, se presentan varias herramientas y se comparan en base al problema que existe utilizando ciertas características necesarias para el correcto funcionamiento de una de estas herramientas. Es ahí donde conoceremos si la herramienta que buscamos existe.---ABSTRACT---In recent years, the amount of Information generated on the web has been quite great. The traffic generated currently is approximately 16144 Gigabytes/s, but it is estimated that it will be three times larger by 2019, approximately 51794 Gigabytes/s (Cisco Systems, Inc, 2015). This huge amount of traffic comes mostly from multimedia (video, audio and images), as these kind of contents require more storage. This is the information era. If we think a bit about it, we can realize that this information is actually in the text. The web contains so much text, but it represents a small part of the whole storage. This does not mean that we can underestimate it. What we have to do is to give it relevance and emphasize what is important. This could be done by using argumentation tools. Argumentation refers to the study of agreement, disagreement, and of the dialogues and writing through which we convince others of our points of view. Therefore, these tools should be able to organize a dialogue or discussion and obtain from it an outcome or answer. It is common to obtain this outcome in spoken discussions: we discuss to reach an agreement (or not), however it is not really common in online discussions. In online discussions, they tend to have a huge amount of comments, with no order, and without knowing the outcome that has been reached. This thesis will explain the argumentation and the argumentation models: schemes or structures which a discussion or argumentative text respond to. Knowing this, we will focus on the available tools, because we want to know their state: whether there already are tools which can solve the organizational problem or not. Therefore, several tools are presented and compared based on this problem using some features that are needed for the proper functioning of these tools. This is where we will know whether the tool we are looking for exists or not.

Evaluación de entornos de desarrollo para la cámara de profundidad DS325 de SoftKinetic para aplicaciones de interfaces hombre-máquina y prototipado de un sistema de reconocimiento gestual basado en redes neuronales

En este Trabajo Fin de Grado se ha realizado primero un informe técnico de la cámara de profundidad de la empresa SoftKinetic DepthSense 325 y de cuatro entornos de desarrollo que tiene como objetivo el uso de dicha cámara para el desarrollo de interfaces hombre-máquina: Perceptual Computing, RealSense, DepthSense e iisu. Posteriormente, tras la evaluación de los entornos de desarrollo y selección del más adecuado para el objetivo, se ha desarrollado un prototipo de un sistema de reconocimiento visual de gestos de manos. La principal contribución a dicho sistema es el uso de redes neuronales para la clasificación de patrones espacio-temporales que representan los gestos a reconocer. Para el entrenamiento de las redes neuronales, se han probado varias configuraciones y los métodos de optimización basados en Gradiente Conjugado y el Gradiente Conjugado Escalado, eficaces para grandes cantidades de información. El sistema propuesto basado en redes neuronales se ha comparado con las populares Máquinas Vectores Soporte, obteniéndose resultados equiparables en términos de reconocimiento de gestos

Análisis y valoración del grado de conocimiento en las redes sociales y páginas especializadas de las empresas emergentes y consolidadas

Hoy en día el exceso de información en Internet se puede convertir en una desventaja a la hora de buscar determinada información. El objetivo de la plataforma que presento es facilitar el acceso a esta información, en concreto, al grado de conocimiento de las empresas, sobre todo las startups o emergentes en Internet. Pensada para micro-inversores que quieres participar en un proyecto ilusionante y con futuro pueden utilizar la aplicación para conocer qué empresa tiene más probabilidades de triunfar por que ya lleva parte del camino andado y es conocida dentro de las redes sociales y páginas especializadas. Para conseguir ese conocimiento vamos a dar una calificación numérica al posicionamiento de esa empresa en las principales redes sociales, donde, mediante su API, obtenemos la información más relevante para posteriormente calificar con unos criterios a gusto del inversor, es decir, según la importancia que quiera darle a cada una. Además alimentaremos la aplicación con los artículos publicados en las páginas especializadas para que los usuarios puedan informarse de las últimas novedades del sector, puedan comentarlas e incluso añadir sus propios artículos. Programando nuestro propio Crawler o araña, visitaremos esas páginas de forma ordenada adquiriendo todos los links y descargando los artículos para guardarlos en nuestra aplicación. Aprovechándonos de esta funcionalidad vamos a pasar un buscador semántico para analizar todos esos artículos y medir si la empresa es nombrada y conocida en estas páginas especializadas. Dando un valor numérico a esas menciones y añadiéndolo a la puntuación antes mencionada. Como extra se añade el módulo de Ideas, destinado a esas ideas que se encuentran en la primera fase de desarrollo y que buscan inversión o ayuda de la comunidad para prosperar. Con la base en el gestor de contenidos DRUPAL que nos ayuda a dar facilidades a los usuarios por sus sencillas y completas interfaces gráficas, desarrollamos el proyecto en PHP con MySql

Caracterización y simulación de arborizaciones dentríticas con redes bayesianas incluyendo variables angulares

El funcionamiento interno del cerebro es todavía hoy en día un misterio, siendo su comprensión uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia moderna. El córtex cerebral es el área del cerebro donde tienen lugar los procesos cerebrales de más alto nivel, cómo la imaginación, el juicio o el pensamiento abstracto. Las neuronas piramidales, un tipo específico de neurona, suponen cerca del 80% de los cerca de los 10.000 millones de que componen el córtex cerebral, haciendo de ellas un objetivo principal en el estudio del funcionamiento del cerebro. La morfología neuronal, y más específicamente la morfología dendrítica, determina cómo estas procesan la información y los patrones de conexión entre neuronas, siendo los modelos computacionales herramientas imprescindibles para el estudio de su rol en el funcionamiento del cerebro. En este trabajo hemos creado un modelo computacional, con más de 50 variables relativas a la morfología dendrítica, capaz de simular el crecimiento de arborizaciones dendríticas basales completas a partir de reconstrucciones de neuronas piramidales reales, abarcando desde el número de dendritas hasta el crecimiento los los árboles dendríticos. A diferencia de los trabajos anteriores, nuestro modelo basado en redes Bayesianas contempla la arborización dendrítica en su conjunto, teniendo en cuenta las interacciones entre dendritas y detectando de forma automática las relaciones entre las variables morfológicas que caracterizan la arborización. Además, el análisis de las redes Bayesianas puede ayudar a identificar relaciones hasta ahora desconocidas entre variables morfológicas. Motivado por el estudio de la orientación de las dendritas basales, en este trabajo se introduce una regularización L1 generalizada, aplicada al aprendizaje de la distribución von Mises multivariante, una de las principales distribuciones de probabilidad direccional multivariante. También se propone una distancia circular multivariante que puede utilizarse para estimar la divergencia de Kullback-Leibler entre dos muestras de datos circulares. Comparamos los modelos con y sin regularizaci ón en el estudio de la orientación de la dendritas basales en neuronas humanas, comprobando que, en general, el modelo regularizado obtiene mejores resultados. El muestreo, ajuste y representación de la distribución von Mises multivariante se implementa en un nuevo paquete de R denominado mvCircular.---ABSTRACT---The inner workings of the brain are, as of today, a mystery. To understand the brain is one of the main challenges faced by current science. The cerebral cortex is the region of the brain where all superior brain processes, like imagination, judge and abstract reasoning take place. Pyramidal neurons, a specific type of neurons, constitute approximately the 80% of the more than 10.000 million neurons that compound the cerebral cortex. It makes the study of the pyramidal neurons crucial in order to understand how the brain works. Neuron morphology, and specifically the dendritic morphology, determines how the information is processed in the neurons, as well as the connection patterns among neurons. Computational models are one of the main tools for studying dendritic morphology and its role in the brain function. We have built a computational model that contains more than 50 morphological variables of the dendritic arborizations. This model is able to simulate the growth of complete dendritic arborizations from real neuron reconstructions, starting with the number of basal dendrites, and ending modeling the growth of dendritic trees. One of the main diferences between our approach, mainly based on the use of Bayesian networks, and other models in the state of the art is that we model the whole dendritic arborization instead of focusing on individual trees, which makes us able to take into account the interactions between dendrites and to automatically detect relationships between the morphologic variables that characterize the arborization. Moreover, the posterior analysis of the relationships in the model can help to identify new relations between morphological variables. Motivated by the study of the basal dendrites orientation, a generalized L1 regularization applied to the multivariate von Mises distribution, one of the most used distributions in multivariate directional statistics, is also introduced in this work. We also propose a circular multivariate distance that can be used to estimate the Kullback-Leibler divergence between two circular data samples. We compare the regularized and unregularized models on basal dendrites orientation of human neurons and prove that regularized model achieves better results than non regularized von Mises model. Sampling, fitting and plotting functions for the multivariate von Mises are implemented in a new R packaged called mvCircular.

Predicción de tráfico de contenedores a corto plazo mediante técnicas de minería de datos : redes neuronales artificiales y redes bayesianas

El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.

Monitorización inteligente de redes de comunicación

El avance tecnológico de los últimos años ha aumentado la necesidad de guardar enormes cantidades de datos de forma masiva, llegando a una situación de desorden en el proceso de almacenamiento de datos, a su desactualización y a complicar su análisis. Esta situación causó un gran interés para las organizaciones en la búsqueda de un enfoque para obtener información relevante de estos grandes almacenes de datos. Surge así lo que se define como inteligencia de negocio, un conjunto de herramientas, procedimientos y estrategias para llevar a cabo la “extracción de conocimiento”, término con el que se refiere comúnmente a la extracción de información útil para la propia organización. Concretamente en este proyecto, se ha utilizado el enfoque Knowledge Discovery in Databases (KDD), que permite lograr la identificación de patrones y un manejo eficiente de las anomalías que puedan aparecer en una red de comunicaciones. Este enfoque comprende desde la selección de los datos primarios hasta su análisis final para la determinación de patrones. El núcleo de todo el enfoque KDD es la minería de datos, que contiene la tecnología necesaria para la identificación de los patrones mencionados y la extracción de conocimiento. Para ello, se utilizará la herramienta RapidMiner en su versión libre y gratuita, debido a que es más completa y de manejo más sencillo que otras herramientas como KNIME o WEKA. La gestión de una red engloba todo el proceso de despliegue y mantenimiento. Es en este procedimiento donde se recogen y monitorizan todas las anomalías ocasionadas en la red, las cuales pueden almacenarse en un repositorio. El objetivo de este proyecto es realizar un planteamiento teórico y varios experimentos que permitan identificar patrones en registros de anomalías de red. Se ha estudiado el repositorio de MAWI Lab, en el que se han almacenado anomalías diarias. Se trata de buscar indicios característicos anuales detectando patrones. Los diferentes experimentos y procedimientos de este estudio pretenden demostrar la utilidad de la inteligencia de negocio a la hora de extraer información a partir de un almacén de datos masivo, para su posterior análisis o futuros estudios. ABSTRACT. The technological progresses in the recent years required to store a big amount of information in repositories. This information is often in disorder, outdated and needs a complex analysis. This situation has caused a relevant interest in investigating methodologies to obtain important information from these huge data stores. Business intelligence was born as a set of tools, procedures and strategies to implement the "knowledge extraction". Specifically in this project, Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach has been used. KDD is one of the most important processes of business intelligence to achieve the identification of patterns and the efficient management of the anomalies in a communications network. This approach includes all necessary stages from the selection of the raw data until the analysis to determine the patterns. The core process of the whole KDD approach is the Data Mining process, which analyzes the information needed to identify the patterns and to extract the knowledge. In this project we use the RapidMiner tool to carry out the Data Mining process, because this tool has more features and is easier to use than other tools like WEKA or KNIME. Network management includes the deployment, supervision and maintenance tasks. Network management process is where all anomalies are collected, monitored, and can be stored in a repository. The goal of this project is to construct a theoretical approach, to implement a prototype and to carry out several experiments that allow identifying patterns in some anomalies records. MAWI Lab repository has been selected to be studied, which contains daily anomalies. The different experiments show the utility of the business intelligence to extract information from big data warehouse.

Seguridad en redes telemáticas inalámbricas

El principal objetivo del presente documento es ofrecer una visión actualizada y sistemática del nivel de seguridad existente en las redes WiFi de uso doméstico o en entornos poco restrictivos. Para llevar a cabo el análisis se ha partido de un desarrollo teórico donde se ha detallado los principios de funcionamiento y regulación de estas tecnologías a nivel mundial. Tras el análisis teórico se ha llevado a cabo un análisis de los riesgos existentes. Para ello, se ha partido de los servicios que ofrecen a los usuarios este tipo de redes, y se han analizado uno a uno los servicios de seguridad que debe proveer un sistema a un usuario. Tras la identificación de los riesgos potenciales se ha procedido a estudiar la viabilidad práctica de cada uno de estos riesgos. Para ello, mediante herramientas de libre distribución se han creado entornos de desarrollo donde se ha demostrado como explotar las vulnerabilidades existentes en este protocolo. Los resultados obtenidos en cada uno de los casos prácticos, muestran como mediante el análisis de un protocolo se pueden buscar salvaguardas para mejorar la seguridad de cualquier sistema. De forma, que la información que transcurre por él sea totalmente confidencial entre emisor y receptor. ABSTRACT. The goal of this document is to provide an updated and systematic overview of the security level existing on the domestic WiFi networks and some restrictive environments. To accomplish the analysis, the document starts with a theoretical development where it has been detailed the operating principles and the regulation of these technologies throughout the world. After of the theoretical analysis, it has accomplished an analysis of the existing risks. For that, it has started with the services that these networks provide to the users, and it has been analysed each security services that a system has to provide to one user. After identifying the potential risks, the document carries out with a study of the practice viability of each one. For that, it has been created development environments by open source tools, where it has been showed how to exploit the existing vulnerabilities on this protocol. The results of each practical case show how to look for safeguards to improve the security of any system by the analysis of this protocol. In this way, the information shared between source and destination has to be confidential.

Sistema de control y visualización de información sobre riesgo de incendios

Una red inalámbrica de sensores (Wireless Sensor Network, WSN) constituye un sistema de comunicación de datos flexible utilizado como alternativa a las redes cableadas o como extensión de éstas. Una de las aplicaciones de estas redes es para su uso en sistemas de predicción y prevención de incendios en áreas naturales. Su implementación se basa en el despliegue de sensores inalámbricos, realizado en una zona de riesgo de incendio que puedan recolectar información tal como temperatura, humedad y presión. Desde una estación base (o nodo "sumidero"), se suministra la información de los sensores a un centro de monitorización y control de forma estructurada. En estos centros la información recibida puede ser analizada, procesada y visualizada en tiempo real. Desde este centro de control se puede controlar también la red WSN modificando el comportamiento de los sensores según el nivel de riesgo de incendio detectado. Este proyecto se basa en el diseño, desarrollo e implementación de un Sistema de Control y Visualización de Información sobre Riesgo de Incendio (SCVIRI), que implementa las funciones de los centros de monitorización y control. La implementación de este sistema, junto con el desarrollado, en paralelo, de otro proyecto denominado Sistema de Estimación de Riesgo de Incendio Utilizando una WSN (SERIUW) que implementa la emulación de la red WSN, conforman un sistema general de anticipación y seguimiento de Fuegos. Se han realizado pruebas de funcionalidad y eficacia, incluidas en la presente memoria del sistema general (ambos proyectos), en un entorno controlado simulado. Este sistema es una solución para la lucha contra los incendios forestales ya que predice y previene, de forma temprana, posibles incendios en las áreas naturales bajo supervisión. Ante un evento de incendio declarado este sistema es un poderoso instrumento de apoyo permitiendo, por un lado, generar alertas automáticas (con localización y gravedad de fuegos detectados) y por el otro, hacer un seguimiento del incendio con mapas en tiempo real (con su consecuente apoyo para la protección e información con las brigadas de bomberos en las zonas activas). ABSTRACT. A wireless sensor network (WSN) is a flexible data communication system used as an alternative to wired networks or as an extension of them. One possible application of these networks is related to fire prediction and prevention in natural areas. Its implementation is based on a deployment of wireless sensors, in an area with high or moderate fire risk, to collect information such as temperature, humidity, luminance and pressure. A base station (or "sink") sends the collected information to a monitoring and control center according to an agreed structured format. At this center, the information received can be analyzed, processed and displayed in real time by using monitoring systems. From this control center the WSN can also be controlled by changing the sensors behavior in consistence with the detected level of fire risk. The work carried out in this project consists on the design, development and implementation of a system named SCVIRI, which implements the functions of the aforementioned monitoring and control center. This system works in connection with other one, called SERIUW, which has been developed in a different project and implements the WSN in an emulated environment. These two systems working together make up a general system of anticipation and monitoring of fires. This document also includes the functionality and performance tests performed on the overall system in a controlled and simulated environment. The global system is a solution that makes it easier to predict and prevent possible fires in natural areas under supervision. This system can be a powerful tool since, before a fire event is declared, it generates automatic alerts (including location and severity information) and allows the real-time motorization of fire evolution and its graphical visualization on maps. This could be also very useful for providing fire brigades with support, protection and information in zones in which a fire is already active.

Análisis e implementación de estrategias de rutado dinámico basado en CTP para redes de sensores inalámbricas multi-salto

Una red de sensores inalámbrica es un conjunto de dispositivos electrónicos que se comunican entre sí sin la necesidad de una infraestructura, recogiendo información del entorno en el que han sido desplegados, procesándola y transmitiéndola hasta una estación base mediante saltos sucesivos entre los nodos de la red (multi-salto). Durante las dos últimas décadas, este campo ha sido muy desarrollado en la comunidad científica, debido a las ventajas que ofrece el despliegue de una red inalámbrica en un entorno con el fin de estudiarlo y/o controlarlo. La ausencia de una infraestructura, junto con el reducido tamaño de los nodos, permite este estudio sin que dicho entorno se vea significativamente afectado por factores externos como pueda ser la presencia humana, permitiendo además aumentar el número de nodos que componen la red o cambiar la posición de algunos de ellos sin que sea necesario reconfigurarla manualmente. El principal reto que presentan las redes de sensores inalámbricas es su autonomía. En general, se requiere que un nodo tenga la capacidad de funcionar durante largos períodos de tiempo (varios meses o incluso un año) antes de que su batería se agote. Esto hace de la gestión del consumo energético un aspecto crítico en el diseño de la red y sus nodos. En el presente trabajo se busca optimizar este consumo mediante la gestión del proceso de comunicación y enrutamiento de la red. Con este fin, se implementa el protocolo CTP (Collection Tree Protocol) en la plataforma Cookies desarrollada en el Centro de Electrónica Industrial (CEI) de la UPM. CTP es un protocolo de rutado centrado en los datos, que utiliza una topología en árbol, con el nodo coordinador o estación base como raíz del mismo, para la transmisión de la información desde los sensores hasta la estación base. Además, no utiliza direcciones predeterminadas, dotando a la red de la flexibilidad requerida para hacer frente a inconsistencias y/o variaciones en la densidad y tamaño de la red. La ruta escogida se basa en un gradiente de rutado decreciente, ETX (Expected Transmission Count), que representa la calidad de la conexión entre un nodo y su nodo padre. Este gradiente de enrutamiento se obtiene mediante una conversión directa a partir del LQI (Link Quality Indication) definido por el estándar IEEE 802.15.4. Esta conversión directa supone una aproximación utilizando valores umbral del LQI. Un nodo escogerá el siguiente salto que realizará el paquete a enviar seleccionando de entre sus vecinos a aquél que tenga el menor ETX, evitando de esta forma la aparición de bucles. Otro de los aspectos que supone un gran consumo es el proceso de mantenimiento de la estructura de la red, pues requiere el envío periódico de señales de control o beacons a lo largo de toda la red. El protocolo CTP aprovecha el algoritmo de goteo (Trickle Algorithm), para gestionar el mantenimiento: durante la formación de la red y cuando se detecte alguna inconsistencia, se incrementa la frecuencia de emisión de los beacons, permitiendo así una rápida propagación de las señales de control para crear o reparar las conexiones entre los nodos. En cambio, cuando la topología de la red es estable, esta frecuencia de emisión se reduce significativamente, limitándose a asegurar que la topología se mantiene estable y favoreciendo así el ahorro de energía.

Las Redes de Petri Interpretadas en el Diagnóstico de Fallos de Sistemas Híbridos. Aplicación a un Helicóptero no Tripulado

La seguridad y fiabilidad de los procesos industriales son la principal preocupación de los ingenieros encargados de las plantas industriales. Por lo tanto, desde un punto de vista económico, el objetivo principal es reducir el costo del mantenimiento, el tiempo de inactividad y las pérdidas causadas por los fallos. Por otra parte, la seguridad de los operadores, que afecta a los aspectos sociales y económicos, es el factor más relevante a considerar en cualquier sistema Debido a esto, el diagnóstico de fallos se ha convertido en un foco importante de interés para los investigadores de todo el mundo e ingenieros en la industria. Los principales trabajos enfocados en detección de fallos se basan en modelos de los procesos. Existen diferentes técnicas para el modelado de procesos industriales tales como máquinas de estado, árboles de decisión y Redes de Petri (RdP). Por lo tanto, esta tesis se centra en el modelado de procesos utilizando redes de petri interpretadas. Redes de Petri es una herramienta usada en el modelado gráfico y matemático con la habilidad para describir información de los sistemas de una manera concurrente, paralela, asincrona, distribuida y no determinística o estocástica. RdP son también una herramienta de comunicación visual gráfica útil como lo son las cartas de flujo o diagramas de bloques. Adicionalmente, las marcas de las RdP simulan la dinámica y concurrencia de los sistemas. Finalmente, ellas tienen la capacidad de definir ecuaciones de estado específicas, ecuaciones algebraicas y otros modelos que representan el comportamiento común de los sistemas. Entre los diferentes tipos de redes de petri (Interpretadas, Coloreadas, etc.), este trabajo de investigación trata con redes de petri interpretadas principalmente debido a características tales como sincronización, lugares temporizados, aparte de su capacidad para procesamiento de datos. Esta investigación comienza con el proceso para diseñar y construir el modelo y diagnosticador para detectar fallos definitivos, posteriormente, la dinámica temporal fue adicionada para detectar fallos intermitentes. Dos procesos industriales, concretamente un HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado) y un Proceso de Envasado de Líquidos fueron usados como banco de pruebas para implementar la herramienta de diagnóstico de fallos (FD) creada. Finalmente, su capacidad de diagnóstico fue ampliada en orden a detectar fallos en sistemas híbridos. Finalmente, un pequeño helicóptero no tripulado fue elegido como ejemplo de sistema donde la seguridad es un desafío, y las técnicas de detección de fallos desarrolladas en esta tesis llevan a ser una herramienta valorada, desde que los accidentes de las aeronaves no tripuladas (UAVs) envuelven un alto costo económico y son la principal razón para introducir restricciones de volar sobre áreas pobladas. Así, este trabajo introduce un proceso sistemático para construir un Diagnosticador de Fallos del sistema mencionado basado en RdR Esta novedosa herramienta es capaz de detectar fallos definitivos e intermitentes. El trabajo realizado es discutido desde un punto de vista teórico y práctico. El procedimiento comienza con la división del sistema en subsistemas para seguido integrar en una RdP diagnosticadora global que es capaz de monitorear el sistema completo y mostrar las variables críticas al operador en orden a determinar la salud del UAV, para de esta manera prevenir accidentes. Un Sistema de Adquisición de Datos (DAQ) ha sido también diseñado para recoger datos durante los vuelos y alimentar la RdP diagnosticadora. Vuelos reales realizados bajo condiciones normales y de fallo han sido requeridos para llevar a cabo la configuración del diagnosticador y verificar su comportamiento. Vale la pena señalar que un alto riesgo fue asumido en la generación de fallos durante los vuelos, a pesar de eso esto permitió recoger datos básicos para desarrollar el diagnóstico de fallos, técnicas de aislamiento, protocolos de mantenimiento, modelos de comportamiento, etc. Finalmente, un resumen de la validación de resultados obtenidos durante las pruebas de vuelo es también incluido. Un extensivo uso de esta herramienta mejorará los protocolos de mantenimiento para UAVs (especialmente helicópteros) y permite establecer recomendaciones en regulaciones. El uso del diagnosticador usando redes de petri es considerado un novedoso enfoque. ABSTRACT Safety and reliability of industrial processes are the main concern of the engineers in charge of industrial plants. Thus, from an economic point of view, the main goal is to reduce the maintenance downtime cost and the losses caused by failures. Moreover, the safety of the operators, which affects to social and economic aspects, is the most relevant factor to consider in any system. Due to this, fault diagnosis has become a relevant focus of interest for worldwide researchers and engineers in the industry. The main works focused on failure detection are based on models of the processes. There are different techniques for modelling industrial processes such as state machines, decision trees and Petri Nets (PN). Thus, this Thesis is focused on modelling processes by using Interpreted Petri Nets. Petri Nets is a tool used in the graphic and mathematical modelling with ability to describe information of the systems in a concurrent, parallel, asynchronous, distributed and not deterministic or stochastic manner. PNs are also useful graphical visual communication tools as flow chart or block diagram. Additionally, the marks of the PN simulate the dynamics and concurrence of the systems. Finally, they are able to define specific state equations, algebraic equations and other models that represent the common behaviour of systems. Among the different types of PN (Interpreted, Coloured, etc.), this research work deals with the interpreted Petri Nets mainly due to features such as synchronization capabilities, timed places, apart from their capability for processing data. This Research begins with the process for designing and building the model and diagnoser to detect permanent faults, subsequently, the temporal dynamic was added for detecting intermittent faults. Two industrial processes, namely HVAC (Heating, Ventilation and Air Condition) and Liquids Packaging Process were used as testbed for implementing the Fault Diagnosis (FD) tool created. Finally, its diagnostic capability was enhanced in order to detect faults in hybrid systems. Finally, a small unmanned helicopter was chosen as example of system where safety is a challenge and fault detection techniques developed in this Thesis turn out to be a valuable tool since UAVs accidents involve high economic cost and are the main reason for setting restrictions to fly over populated areas. Thus, this work introduces a systematic process for building a Fault Diagnoser of the mentioned system based on Petri Nets. This novel tool is able to detect both intermittent and permanent faults. The work carried out is discussed from theoretical and practical point of view. The procedure begins with a division of the system into subsystems for further integration into a global PN diagnoser that is able to monitor the whole system and show critical variables to the operator in order to determine the UAV health, preventing accidents in this manner. A Data Acquisition System (DAQ) has been also designed for collecting data during the flights and feed PN Diagnoser. Real flights carried out under nominal and failure conditions have been required to perform the diagnoser setup and verify its performance. It is worth noting that a high risk was assumed in the generation of faults during the flights, nevertheless this allowed collecting basic data so as to develop fault diagnosis, isolations techniques, maintenance protocols, behaviour models, etc. Finally, a summary of the validation results obtained during real flight tests is also included. An extensive use of this tool will improve preventive maintenance protocols for UAVs (especially helicopters) and allow establishing recommendations in regulations. The use of the diagnoser by using Petri Nets is considered as novel approach.

Captura y transformación de grafos para análisis de redes sociales

Hoy en día las redes sociales se han convertido en una parte importante en la vida de muchas personas. No sólo porque les permite mantener el contacto con familiares y amigos, sino porque también pueden mostrar al mundo sus opiniones, inquietudes, estilo de vida, habilidades, ideas… Una de las redes sociales que ha adquirido mayor importancia en los últimos años es Twitter. Actualmente cuenta con más de 320 millones de usuarios activos al mes. En ella los usuarios pueden publicar información y acceder a información publicada por otros usuarios. Se ha convertido en el medio de comunicación y difusión de noticias más rápido del mundo. Éstas son algunas de las razones por las que existe un gran interés por el análisis de datos de esta red social. En particular, el análisis de tendencias a través de redes de interacciones entre sus usuarios. Un ejemplo este tipo de redes en Twitter es una red de retweets sobre una etiqueta o hasthtag concreto. Estas redes se pueden representar como grafos, donde los nodos representan a los usuarios y las aristas los retweets entre usuarios. Aunque existen varias aplicaciones que permiten transformar y visualizar grafos a partir de un fichero, es difícil encontrar librerías de programación o aplicaciones que recopilen los datos de twitter, generen los grafos, los analicen y los exporten a ficheros concretos para poder visualizarlos con alguna aplicación. Este trabajo tiene como finalidad crear una librería en el lenguaje de programación Java que permita recopilar datos de twitter, transformar dichos datos en grafos, aplicar algoritmos para analizarlos, y exportar los grafos a ficheros con formato GEXF para que puedan ser visualizados con la aplicación Gephi. Esta librería incluye un programa para probar todas sus funcionalidades.---ABSTRACT---Today, social networks have become an important part in the life of many persons. Not only because they allow them to keep in contact with relatives and friends but also because through them they can express their opinions, interests, life- styles, hobbies or ideas to the wide world. Twitter is one of the social networks which in the last few years has achieved a particular importance. Right now, it counts with more that 320 millions of active monthly users who exchange, or have access, through it to a wide variety of informations. Twitter has become the fastest way in the world to communicate or diffuse news. This explains, among other reasons, the growing interest in the analysis of the data in this specific social network, particularly the analysis of trends through the web of interactions between its users. An example of this type of networks in Twitter is the network of retweets on a specific label or hashtag. These networks can be represented as graphs where nodes represent users and edges the retweets between users. Although there exist aldeady several applications that allow for the transformation and visualization in graphs of the contents of a data file, it is difficult to find libraries or applications to compile data from twitter, to generate graphs from them, to analyze them and to export them to a specific file that will allow its visualization with the use of some application. The purpose of this work is the creation of a library in Java language that will make posible to compile data from twitter, to transform them in grafos, to apply algorythms to analyze them and to export the graphos to files with a GEXF format, which will allow their visualization with a Gephi application. This library will include a program to test all its features.

Gestión dinámica de redes de sensores y actuadores

Este proyecto fin de carrera tiene como finalidad el diseño y la implementación de un sistema de monitorización y gestión dinámica de redes de sensores y actuadores inalámbricos (Wireless Sensor and Actuator Networks – WSAN) en base a la información de configuración almacenada en una base de datos sobre la cual un motor de detección vigila posibles cambios. Este motor informará de los cambios a la herramienta de gestión y monitorización de la WSAN para que sean llevados a cabo en la red desplegada. Este trabajo se enmarca en otro más amplio cuya finalidad es la demostración de la posibilidad de reconfigurar dinámicamente una WSAN utilizando los mecanismos propios de las Líneas de Productos Software Dinámicos (DSPL, por sus siglas en inglés). Se ha diseñado e implementado el software que proporciona los métodos necesarios para la comunicación y actuación sobre la red de sensores y actuadores inalámbricos, además de permitir el control de cada uno de los dispositivos pertenecientes a dicha red y que los dispositivos se incorporen a dicha red de manera autónoma. El desarrollo y pruebas de este proyecto fin de carrera se ha realizado utilizando una máquina virtual sobre la que se ha configurado convenientemente una plataforma que incluye un emulador de red de sensores y actuadores de tecnología SunSpot (Solarium) y todas las herramientas de desarrollo y ejecución necesarias (entre ellas, SunSpot SDK 6.0 y NetBeans). Esta máquina virtual ejecuta un sistema operativo Unix (Ubuntu Server 12.4) y facilita el rápido despliegue de las herramientas implementadas así como la integración de las mismas en desarrollos más amplios. En esta memoria se describe todo el proceso de diseño e implementación del software desarrollado, las conclusiones obtenidas de su ejecución y una guía de usuario para su despliegue y manejo. ABSTRACT. The aim of this project is the design and implementation of a system to monitor and dynamically manage a wireless sensor and actuator network (WSAN) in consistence with the configuration information stored in a database whose changes are monitored by a so-called monitoring engine. This engine informs the management and monitoring tool about the changes, in order for these to be carried out on the deployed network. This project is a part of a broader one aimed at demonstrating the ability to dynamically reconfigure a WSAN using the mechanisms of the Dynamic Software Product Lines (DSPL). A software has been designed and implemented which provides the methods to communicate with and actuate on the WSAN. It also allows to control each of the devices, as well as their autonomous incorporation to the network. Development and testing of this project was done using a virtual machine that has a conveniently configured platform which includes a SunSpot technology WSAN emulator (Solarium) as well as all the necessary development and implementation tools (including SunSpot 6.0 SDK and NetBeans). This virtual machine runs a Unix (Ubuntu Server 12.4) operating system and makes it easy to rapidly deploy the implemented tools and to integrate them into broader developments. This document explains the whole process of designing and implementing the software, the conclusions of execution and a user's manual.