Detección de intrusiones basada en análisis de eventos del DNS

En este proyecto se hace un análisis en profundidad de las técnicas de ataque a las redes de ordenadores conocidas como APTs (Advanced Persistent Threats), viendo cuál es el impacto que pueden llegar a tener en los equipos de una empresa y el posible robo de información y pérdida monetaria que puede llevar asociada. Para hacer esta introspección veremos qué técnicas utilizan los atacantes para introducir el malware en la red y también cómo dicho malware escala privilegios, obtiene información privilegiada y se mantiene oculto. Además, y cómo parte experimental de este proyecto se ha desarrollado una plataforma para la detección de malware de una red en base a las webs, URLs e IPs que visitan los nodos que la componen. Obtendremos esta visión gracias a la extracción de los logs y registros de DNS de consulta de la compañía, sobre los que realizaremos un análisis exhaustivo. Para poder inferir correctamente qué equipos están infectados o no se ha utilizado un algoritmo de desarrollo propio inspirado en la técnica Belief Propagation (“Propagación basada en creencia”) que ya ha sido usada antes por desarrolladores cómo los de los Álamos en Nuevo México (Estados Unidos) para fines similares a los que aquí se muestran. Además, para mejorar la velocidad de inferencia y el rendimiento del sistema se propone un algoritmo adaptado a la plataforma Hadoop de Apache, por lo que se modifica el paradigma de programación habitual y se busca un nuevo paradigma conocido como MapReduce que consiste en la división de la información en conceptos clave-valor. Por una parte, los algoritmos que existen basados en Belief Propagation para el descubrimiento de malware son propietarios y no han sido publicados completamente hasta la fecha, por otra parte, estos algoritmos aún no han sido adaptados a Hadoop ni a ningún modelo de programación distribuida aspecto que se abordará en este proyecto. No es propósito de este proyecto desarrollar una plataforma comercial o funcionalmente completa, sino estudiar el problema de las APTs y una implementación que demuestre que la plataforma mencionada es factible de implementar. Este proyecto abre, a su vez, un horizonte nuevo de investigación en el campo de la adaptación al modelo MapReduce de algoritmos del tipo Belief Propagation basados en la detección del malware mediante registros DNS. ABSTRACT. This project makes an in-depth investigation about problems related to APT in computer networks nowadays, seeing how much damage could they inflict on the hosts of a Company and how much monetary and information loss may they cause. In our investigation we will find what techniques are generally applied by attackers to inject malware into networks and how this malware escalates its privileges, extracts privileged information and stays hidden. As the main part of this Project, this paper shows how to develop and configure a platform that could detect malware from URLs and IPs visited by the hosts of the network. This information can be extracted from the logs and DNS query records of the Company, on which we will make an analysis in depth. A self-developed algorithm inspired on Belief Propagation technique has been used to infer which hosts are infected and which are not. This technique has been used before by developers of Los Alamos Lab (New Mexico, USA) for similar purposes. Moreover, this project proposes an algorithm adapted to Apache Hadoop Platform in order to improve the inference speed and system performance. This platform replaces the traditional coding paradigm by a new paradigm called MapReduce which splits and shares information among hosts and uses key-value tokens. On the one hand, existing algorithms based on Belief Propagation are part of owner software and they have not been published yet because they have been patented due to the huge economic benefits they could give. On the other hand these algorithms have neither been adapted to Hadoop nor to other distributed coding paradigms. This situation turn the challenge into a complicated problem and could lead to a dramatic increase of its installation difficulty on a client corporation. The purpose of this Project is to develop a complete and 100% functional brand platform. Herein, show a short summary of the APT problem will be presented and make an effort will be made to demonstrate the viability of an APT discovering platform. At the same time, this project opens up new horizons of investigation about adapting Belief Propagation algorithms to the MapReduce model and about malware detection with DNS records.

Plataforma de conocimiento evolutivo para detección temprana de transtornos del lenguaje

Este Proyecto Fin de Grado, es el primer paso para abordar la construcción de una plataforma de conocimiento evolutivo para dos sistemas que facilitan la detección precoz de trastornos del lenguaje en niños de 0 a 6 años. Concretamente, el objetivo principal de este proyecto es el diseño, desarrollo y puesta en explotación de un sistema de recogida de propuestas de mejora sobre la base de conocimiento de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones Gades y Pegaso. Este sistema está formado fundamentalmente por una aplicación diseñada y construida mediante una arquitectura de componentes de software modular y reutilizable. La aplicación será usada por los usuarios de las plataformas Pegaso y Gades para realizar las propuestas de cambio sobre la base de conocimiento de dichos sistemas. El sistema es accesible vía web y almacena toda la información que maneja en una base de datos. Asimismo, expone un estudio de aplicaciones orientadas al trabajo colaborativo (CSCW) y a la toma de decisiones colaborativa, como paso previo al desarrollo de una funcionalidad futura del propio sistema. ABSTRACT. This Final Degree Project, is the first step to address the construction of a platform for two evolutionary knowledge systems that facilitate early detection of language disorders in children aged 0-6 years. Specifically, the main objective of this project is the design, development and start-up of a system that collect improvement proposals about the knowledge of decision support systems Gades and Pegaso. This system consists mainly of an application designed and built by a modular component architecture and reusable software. The application will be used by users of the Pegaso and Gades platforms for change proposals on the basis of knowledge of such systems. The system is accessible via web and stores all the information managed in a database. It also presents a study of collaborative work oriented applications (CSCW) and collaborative decision making, prior to the development of a future system functionality.

Detección de grietas en placas con técnicas multifrecuencia

Safety is one of the most important feature in the aviation industry, and this involves too many factors. One of these is the aircraft maintenance. Over time, the procedures have been changing, and improving themselves. Non Destructive Testing (NDT) appeared in the late 19th century as a great option, because it enabled to inspect any structure without damaging it. Nowadays, there are several kinds of NDT, but ultrasound is one of the most widely used. This Master Thesis is devoted to an innovative ultrasound technique for crack detection. A technique, whose main aim lies in getting a good location of defects from a few measures, breaking with the currently widespread methods, as phased array. It is not necessary to use trains of waves, only discrete excitations, which means a great saving of time and energy. This work is divided into two steps: the first is to develop a multiphysics simulator, which is able to solve linear elasticity 3D problems (via Finite Element Method, FEM). This simulator allows to obtain in a computationally efficient way the displacement field for different frequencies and excitations. The solution of this elastic problem is needed to be used in the second step, which consists of generating a code that implements a mathematical tool named topological derivative, allowing to locate defects in the studied domain. In this work, the domain is a plate, and the defect is a hidden spherical void. The simulator has been developed using open source software (Elmer, Gmsh, ...), achieving a highly versatile simulator, which allows to change the configuration easily: domain size and shape, number and position of transducers, etc. Just one comercial software is used, Matlab. It is used to implement the topological derivative. In this work, the performance of the method is tested in several examples comparing the results when one or more frequencies are considered for different configurations of emisors/receptors.

Propuesta de un sistema para detección precoz de trastornos del lenguaje en niños de 0 a 6 años

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones han propiciado avances en el contexto de la salud tanto en la gestión efectiva de información socio‐sanitaria de forma electrónica, como en la provisión de servicios de e‐salud y telemedicina. Los antecedentes de investigación publicados en esta área corroboran este hecho presentando las mejoras experimentadas en la atención de la población y en la provisión de servicios sanitarios. La atención temprana, cuyos principios científicos se fundamentan en los campos de la pediatría, neurología, psicología, psiquiatría, pedagogía, fisiatría y lingüística, entre otros, tiene como finalidad ofrecer a los niños con déficit o con riesgo de padecerlos un conjunto de acciones optimizadoras y compensadoras, que faciliten su adecuada maduración en todos los ámbitos y que les permita alcanzar el máximo nivel de desarrollo personal y de integración social. La detección de posibles alteraciones en el desarrollo infantil es un aspecto clave de la atención temprana en la medida en que puede posibilitar la puesta en marcha de diversos mecanismos de actuación disponibles en las entidades implicadas, valiosos para la calidad de vida de la persona. Cuanto antes se realice la detección, existen mayores garantías de prevenir patologías añadidas, lograr mejoras funcionales y posibilitar un ajuste más adaptativo entre el niño y su entorno. El objetivo de la investigación presentada en esta tesis doctoral es analizar, diseñar, verificar y validar un sistema de información abierto, basado en conocimiento, que facilite efectivamente a los profesionales que trabajan con la población infantil entre 0 y 6 años la detección precoz de posibles trastornos del lenguaje. Desde el punto de vista metodológico, la Ingeniería del Conocimiento ofrece un marco conceptual sólido que permite desarrollar y validar Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones distribuidos y escalables, capaces de ayudar al pediatra de Atención Primaria y al educador infantil en la detección precoz de posibles trastornos del lenguaje en niños. La evaluación del sistema se ha realizado de forma incremental mediante el diseño y validación de pruebas de campo experimentales consistentes en la evaluación de niños en dos escenarios distintos: la escuela infantil y el centro de atención temprana. Los experimentos realizados en poblaciones distintas con alrededor de 344 niños durante 2 años, han permitido contrastar la buena adecuación del sistema propuesto a las necesidades de detección de los profesionales que trabajan con niños entre 0 y 6 años. La tesis resultante ha permitido caracterizar el uso del sistema en entornos reales, conocer la aceptación entre los usuarios y su impacto en la provisión de un servicio de atención temprana como el descrito para el correcto seguimiento del desarrollo del lenguaje en los niños, además de proponer un nuevo modelo de atención y evaluación cooperativa que permita incrementar el conocimiento experimental existente al respecto. ABSTRACT The Information and Communication Technology have led to advances in the context of health both in the effective management of socio‐health information electronically, and in the provision of e‐health and telemedicine. The history of research published in this area confirm this fact by presenting the improvements in the care of the population and the provision of health services. Early attention, whose scientific principles are based on the fields of pediatrics, neurology, psychology, psychiatry, pedagogy, physical medicine and linguistics, among others, aims to provide children with deficits or risk of suffering a set of enhancer actions, which facilitate adequate maturation in all areas and allow them to achieve the highest level of personal development and social integration. The detection of possible changes in child development is a key aspect of early intervention to the extent that it can enable the implementation of different mechanisms of action available to the entities involved, valuable to the quality of life of the person. The earlier the detection is made, there are more guarantees added to prevent diseases, achieving functional improvements and enable a more adaptive fit between the child and his environment. The aim of the research presented is to analyze, design, verify and validate an open information system, based on knowledge, which effectively provide professionals working with the child population between 0 and 6 years, in processes of early detection of language disorders. From the methodological point of view, Knowledge Engineering provides a solid conceptual framework to develop and validate a distributed and scalable decision support systems aim to assist pediatricians and language therapists at early identification and referral of language disorder in childhood. The system evaluation was performed incrementally with the design and validation of consistent experimental field tests in the assessment of children in two different scenarios: the nursery and early intervention center. Experiments in different populations with about 344 children over 2 years, allowed to testing the adequacy of the proposed good detection needs of professionals working with children between 0 and 6 years old system. The resulting thesis has allowed to formalizing the system at real environments and to identifying the acceptance by users as well as its impact on the provision of an early intervention service, such as the one described for the proper monitoring of language development in children. In addition, it proposes a new model of care and cooperative evaluation that lets to increase the existing experimental knowledge about it.

Estudio comparativo en altimetría de métodos de ajuste y métodos de estimación robusta en el ajuste de observaciones para la detección de errores en una red básica topográfica situada en Torrelodones (Madrid).

El objetivo de este proyecto se basa en comprobar si es posible encontrar métodos de ajuste con los que poder corregir observaciones altimétricas con errores groseros, que pueden ser causados por el operador al realizar la observación o por otras circunstancias. El ajuste por el método clásico de mínimos cuadrados tiende a repartir los errores cometidos entre todas las observaciones, lo que da como resultado residuos muy elevados cuando se realiza el ajuste de una red cuyas observaciones poseen un error grosero o varios. Habitualmente, siempre y cuando haya redundancia en la toma de datos, se procederá a quitar la observación con mayor residuo y se realizará de nuevo el ajuste sin tener en cuenta dicha observación. También se estudiará el Test de Baarda y su comportamiento según sea el error cometido y el número de errores groseros que aparezcan en el ajuste. Pero el objetivo real es llevar a cabo un estudio en el que demostrar que el método de ajuste por técnicas de estimación robusta tiene una capacidad infinitamente superior a los mínimos cuadrados en la detección de errores groseros en observaciones, permitiendo de esta forma corregir dicho error e incluir esa observación en el ajuste. Este método de ajuste (estimación robusta) comenzó a emplearse en el campo de la fotogrametría. Es por ello que esta investigación irá encaminada al empleo de los estimadores robustos en aplicaciones topográficas. Se decidió iniciar este estudio porque era un proyecto innovador que nunca había sido realizado en altimetría y me inspiró un proyecto realizado anteriormente bastante similar a este pero centrándose en planimetría, con conclusiones muy favorables, lo que me animó a continuarlo centrándome en la altimetría.

Sistema de adquisición de datos para una aplicación de detección del ruido de reversa en tiempo real

Entre todas las fuentes de ruido, la activación de la propulsión en reversa de un avión después de aterrizar es conocida por las autoridades del aeropuerto como una causa importante de impacto acústico, molestias y quejas en las proximidades vecinas de los aeropuertos. Por ello, muchos de los aeropuertos de todo el mundo han establecido restricciones en el uso de la reversa, especialmente en las horas de la noche. Una forma de reducir el impacto acústico en las actividades aeroportuarias es implementar herramientas eficaces para la detección de ruido en reversa en los aeropuertos. Para este proyecto de fin de carrera, aplicando la metodología TREND (Thrust Reverser Noise Detection), se pretende desarrollar un sistema software capaz de determinar que una aeronave que aterrice en la pista active el frenado en reversa en tiempo real. Para el diseño de la aplicación se plantea un modelo software, que se compone de dos módulos:  El módulo de adquisición de señales acústicas, simula un sistema de captación por señales de audio. Éste módulo obtiene muestra de señales estéreo de ficheros de audio de formato “.WAV” o del sistema de captación, para acondicionar las muestras de audio y enviarlas al siguiente módulo. El sistema de captación (array de micrófonos), se encuentra situado en una localización cercana a la pista de aterrizaje.  El módulo de procesado busca los eventos de detección aplicando la metodología TREND con las muestras acústicas que recibe del módulo de adquisición. La metodología TREND describe la búsqueda de dos eventos sonoros llamados evento 1 (EV1) y evento 2 (EV2); el primero de ellos, es el evento que se activa cuando una aeronave aterriza discriminando otros eventos sonoros como despegues de aviones y otros sonidos de fondo, mientras que el segundo, se producirá después del evento 1, sólo cuando la aeronave utilice la reversa para frenar. Para determinar la detección del evento 1, es necesario discriminar las señales ajenas al aterrizaje aplicando un filtrado en la señal capturada, después, se aplicará un detector de umbral del nivel de presión sonora y por último, se determina la procedencia de la fuente de sonido con respecto al sistema de captación. En el caso de la detección del evento 2, está basada en la implementación de umbrales en la evolución temporal del nivel de potencia acústica aplicando el modelo de propagación inversa, con ayuda del cálculo de la estimación de la distancia en cada instante de tiempo mientras el avión recorre la pista de aterrizaje. Con cada aterrizaje detectado se realiza una grabación que se archiva en una carpeta específica y todos los datos adquiridos, son registrados por la aplicación software en un fichero de texto. ABSTRACT. Among all noise sources, the activation of reverse thrust to slow the aircraft after landing is considered as an important cause of noise pollution by the airport authorities, as well as complaints and annoyance in the airport´s nearby locations. Therefore, many airports around the globe have restricted the use of reverse thrust, especially during the evening hours. One way to reduce noise impact on airport activities is the implementation of effective tools that deal with reverse noise detection. This Final Project aims to the development of a software system capable of detecting if an aircraft landing on the runway activates reverse thrust on real time, using the TREND (Thrust Reverser Noise Detection) methodology. To design this application, a two modules model is proposed: • The acoustic signals obtainment module, which simulates an audio waves based catchment system. This module obtains stereo signal samples from “.WAV” audio files or the catchment system in order to prepare these audio samples and send them to the next module. The catchment system (a microphone array) is located on a place near the landing runway. • The processing module, which looks for detection events among the acoustic samples received from the other module, using the TREND methodology. The TREND methodology describes the search of two sounds events named event 1 (EV1) and event 2 (EV2). The first is the event activated by a landing plane, discriminating other sound events such as background noises or taking off planes; the second one will occur after event one only when the aircraft uses reverse to slow down. To determine event 1 detection, signals outside the landing must be discriminated using a filter on the catched signal. A pressure level´s threshold detector will be used on the signal afterwards. Finally, the origin of the sound source is determined regarding the catchment system. The detection of event 2 is based on threshold implementations in the temporal evolution of the acoustic power´s level by using the inverse propagation model and calculating the distance estimation at each time step while the plane goes on the landing runway. A recording is made every time a landing is detected, which is stored in a folder. All acquired data are registered by the software application on a text file.

Detección de fatiga en material compuesto por técnica no destructiva

El objetivo de este proyecto es evaluar una técnica de inspección de no contacto para relacionar el daño acumulado por fatiga en compuestos de fibra de carbono con su rugosidad superficial. El crecimiento en el uso y la producción de compuestos de fibra de carbono hace que el conocimiento de las diferentes propiedades como el daño en fatiga sean importantes para el futuro de la industria. El estudio de la fatiga del material se ha realizado aplicando espectros de carga variable de la industria aeronáutica, de carga variable, a probetas de fibra de carbono. La inspección de la rugosidad se realizó con un microscopio confocal tras cada tramo aplicado del espectro de carga. Por último se evaluaron la caída de la rigidez por fatiga y la variación de la rugosidad relacionada por los ciclos. Los resultados muestran que existe un aumento de ambas magnitudes a lo largo de los ciclos de carga. También se puede apreciar que hay una tendencia al relacionar la evolución de la rigidez y el aumento de la rugosidad. Esto da a entender que existe relación entre la rugosidad y la degradación interna del material a medida que la fatiga se hace presente en el mismo. Con todo ello los resultados confirman que se podrá desarrollar un método de inspección no destructivo y barato para el proceso de reemplazo de piezas de fibra de carbono.

Detección de marcas para realidad aumentada sobre dispositivos móviles

Este documento es una guía para el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles en Android. Dicha aplicación combina las técnicas de visión por computador para calibrar la cámara del dispositivo y localizar un elemento en el espacio en base a esos los parámetros calculados en la calibración. El diseño de la aplicación incluye las decisiones sobre la forma en que se reciben los inputs de la aplicación, que patrones se utilizan en la calibración y en la localización y como se muestran los resultados finales al usuario. También incluye un diagrama de flujo de información que representa el tránsito de esta entre los diferentes módulos. La implementación comienza con la configuración de un entorno para desarrollar aplicaciones con parte nativa en Android, después comenta el código de la aplicación paso por paso incluyendo comentarios sobre los archivos adicionales necesarios para la compilación y finalmente detalla los archivos dedicados a la interfaz. Los experimentos incluyen una breve descripción sobre cómo interpretar los resultados seguidos de una serie de imágenes tomadas de la aplicación con diferentes localizaciones del patrón. En la entrega se incluye también un video. En el capítulo de resultados y conclusiones podemos encontrar observaciones sobre el desarrollo de la práctica, opiniones sobre su utilidad, y posibles mejoras.---ABSTRACT---This document is a guide that describes the development of and application for mobile devices in Android OS. The application combines computer vision techniques to calibrate the device camera and locate an element in the real world based on the parameters of the calibration The design of the application includes the decisions over the way that the application receives its input data, the patterns used in the calibration and localization and how the results are shown to the user. It also includes a flow chart that describes how the information travels along the application modules. The development begins with the steps necessary to configure the environment to develop native Android applications, then it explains the code step by step, including commentaries on the additional files necessary to build the application and details the files of the user interface. The experiments chapter explains the way the results are shown in the experiments before showing samples of different pattern localizations. There is also a video attached. In the conclusions chapter we can find observations on the development of the TFG, opinions about its usefulness, and possibilities of improvement in the future.

Estructuras óptimas de detección y corrección de errores dirigidas a computadores construidos con lógica de alto nivel de Integración: aplicación industrial

Este trabajo trata de la aplicación de los códigos detectores y correctores de error al diseño de los Computadores Tolerantes a Fallos, planteando varias estrategias óptimas de detección y corrección para algunos subsistemas. En primer lugar,"se justifica la necesidad de aplicar técnicas de Tolerancia a Fallos. A continuación se hacen previsiones de evolución de la tecnología de Integración, así como una tipificación de los fallos en circuitos Integrados. Partiendo de una recopilación y revisión de la teoría de códigos, se hace un desarrollo teórico cuya aplicación permite obligar a que algunos de estos códigos sean cerrados respecto de las operaciones elementales que se ejecutan en un computador. Se plantean estrategias óptimas de detección y corrección de error para sus subsistemas mas Importantes, culminando en el diseño, realización y prueba de una unidad de memoria y una unidad de proceso de datos con amplias posibilidades de detección y corrección de errores.---ABSTRACT---The present work deals with the application of error detecting and correctíng codes to the désign of Fault Tolerant Computers. Several óptimo» detection and correction strategies are presented to be applied in some subsystems. First of all, the necessity of applying Fault Tolerant techniques is explained. Later, a study on íntegration technology evolution and typification of Integrated circuit faults 1s developed. Based on a compilation and revisión of Coding Theory, a theoretical study is carried out. It allows us to force some of these codes to be closed over elementary operations. Optimum detection and correction techniques are presented for the raost important subsystems. Flnally, the design, building and testing of a memory unit and a processing unit provided with wlde error detection and correction posibilities 1s shown.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para contribuir en la detección de microcalcificaciones en mamografía digitalizada

A nivel mundial, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente además de una de las principales causas de muerte entre la población femenina. Actualmente, el método más eficaz para detectar lesiones mamarias en una etapa temprana es la mamografía. Ésta contribuye decisivamente al diagnóstico precoz de esta enfermedad que, si se detecta a tiempo, tiene una probabilidad de curación muy alta. Uno de los principales y más frecuentes hallazgos en una mamografía, son las microcalcificaciones, las cuales son consideradas como un indicador importante de cáncer de mama. En el momento de analizar las mamografías, factores como la capacidad de visualización, la fatiga o la experiencia profesional del especialista radiólogo hacen que el riesgo de omitir ciertas lesiones presentes se vea incrementado. Para disminuir dicho riesgo es importante contar con diferentes alternativas como por ejemplo, una segunda opinión por otro especialista o un doble análisis por el mismo. En la primera opción se eleva el coste y en ambas se prolonga el tiempo del diagnóstico. Esto supone una gran motivación para el desarrollo de sistemas de apoyo o asistencia en la toma de decisiones. En este trabajo de tesis se propone, se desarrolla y se justifica un sistema capaz de detectar microcalcificaciones en regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas, para contribuir a la detección temprana del cáncer demama. Dicho sistema estará basado en técnicas de procesamiento de imagen digital, de reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial. Para su desarrollo, se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Con el objetivo de entrenar y probar el sistema propuesto, se creará una base de datos de imágenes, las cuales pertenecen a regiones de interés extraídas de mamografías digitalizadas. 2. Se propone la aplicación de la transformada Top-Hat, una técnica de procesamiento digital de imagen basada en operaciones de morfología matemática. La finalidad de aplicar esta técnica es la de mejorar el contraste entre las microcalcificaciones y el tejido presente en la imagen. 3. Se propone un algoritmo novel llamado sub-segmentación, el cual está basado en técnicas de reconocimiento de patrones aplicando un algoritmo de agrupamiento no supervisado, el PFCM (Possibilistic Fuzzy c-Means). El objetivo es encontrar las regiones correspondientes a las microcalcificaciones y diferenciarlas del tejido sano. Además, con la finalidad de mostrar las ventajas y desventajas del algoritmo propuesto, éste es comparado con dos algoritmos del mismo tipo: el k-means y el FCM (Fuzzy c-Means). Por otro lado, es importante destacar que en este trabajo por primera vez la sub-segmentación es utilizada para detectar regiones pertenecientes a microcalcificaciones en imágenes de mamografía. 4. Finalmente, se propone el uso de un clasificador basado en una red neuronal artificial, específicamente un MLP (Multi-layer Perceptron). El propósito del clasificador es discriminar de manera binaria los patrones creados a partir de la intensidad de niveles de gris de la imagen original. Dicha clasificación distingue entre microcalcificación y tejido sano. ABSTRACT Breast cancer is one of the leading causes of women mortality in the world and its early detection continues being a key piece to improve the prognosis and survival. Currently, the most reliable and practical method for early detection of breast cancer is mammography.The presence of microcalcifications has been considered as a very important indicator ofmalignant types of breast cancer and its detection and classification are important to prevent and treat the disease. However, the detection and classification of microcalcifications continue being a hard work due to that, in mammograms there is a poor contrast between microcalcifications and the tissue around them. Factors such as visualization, tiredness or insufficient experience of the specialist increase the risk of omit some present lesions. To reduce this risk, is important to have alternatives such as a second opinion or a double analysis for the same specialist. In the first option, the cost increases and diagnosis time also increases for both of them. This is the reason why there is a great motivation for development of help systems or assistance in the decision making process. This work presents, develops and justifies a system for the detection of microcalcifications in regions of interest extracted fromdigitizedmammographies to contribute to the early detection of breast cancer. This systemis based on image processing techniques, pattern recognition and artificial intelligence. For system development the following features are considered: With the aim of training and testing the system, an images database is created, belonging to a region of interest extracted from digitized mammograms. The application of the top-hat transformis proposed. This image processing technique is based on mathematical morphology operations. The aim of this technique is to improve the contrast betweenmicrocalcifications and tissue present in the image. A novel algorithm called sub-segmentation is proposed. The sub-segmentation is based on pattern recognition techniques applying a non-supervised clustering algorithm known as Possibilistic Fuzzy c-Means (PFCM). The aim is to find regions corresponding to the microcalcifications and distinguish them from the healthy tissue. Furthermore,with the aim of showing themain advantages and disadvantages this is compared with two algorithms of same type: the k-means and the fuzzy c-means (FCM). On the other hand, it is important to highlight in this work for the first time the sub-segmentation is used for microcalcifications detection. Finally, a classifier based on an artificial neural network such as Multi-layer Perceptron is used. The purpose of this classifier is to discriminate froma binary perspective the patterns built from gray level intensity of the original image. This classification distinguishes between microcalcifications and healthy tissue.

Defectos de rugosidad y otras imperfecciones de mecanizado en la madera

Se analizan los principales defectos de mecanización de la madera y los factores de que dependen. Así mismo se establecen las principales técnicas de evaluación de la rugosidad de la madera, y como la tendencia tecnológica busca desarrollar sistemas en tiempo real, de forma que de manera automática las piezas demasiado defectuosas sean rechazadas mientras que el resto sigan su proceso de acabado, aplicando la cantidad de producto adecuado a la calidad superficial individual de cada pieza o incluso de cada punto de la pieza.

Interfaz gráfica de usuario para la detección de microcalcificaciones mediante análisis de mamografía digitalizada

The graphical user interface (GUI) are all graphic elements that help to communicate with a system. The design of a GUI allow to land the central idea of a draft information technology. Today technology has become one of the largest and most useful tools to automate and facilitate processes for that reason fit into any kind of productive sectors, for example, in the health sector. The CAD systems (Systems Computer Aided Diagnosis) are the type of technology used in the health sector, in order to automate online modular learning environment with a fast placed in service. In the present paper the use of a Learning Management Systems (LMS) as continuous education tool is proposed.

Producción BCN200 : desarrollo del proceso de obtención de la base cartográfica nacional a escala 1:200.000 : detección, edición y resolución de conflictos cartográficos en la representación a escala.

Los objetivos propios del proyecto propuesto se centran en describir las fases necesarias del proceso de producción de la Base Cartográfica Nacional a escala 1:200.000, cuyo producto final es plasmado en un mapa cartográfico concreto; Mapa Provincial con la misma escala. Todas las tareas esenciales para su elaboración se realizan de acuerdo a la finalidad principal que persigue la creación de un mapa, que es la representación clara y concisa de los elementos geográficos que definen una extensión de territorio. Se pone de manifiesto las normas y reglas específicas que son necesarias para dicha producción, atendiendo las condiciones que presenta el modelo de la base de datos concreta, compuesto por la información válida con carácter oficial, ya que debe estar registrada por las instituciones del Estado, de forma que el conjunto de información sea la más adecuada a la realidad objetiva. Se siguen aquellas pautas referentes a la captura de los datos que componen dicho modelo, teniendo en cuenta la escala cartográfica a la que se representan y ciertas condiciones geométricas. Así como aquellas normas que guían los procesos de controles de calidad y generalización de la información geográfica. También, se establecen de forma fija la serie de estilos de representación de las geometrías componen el mapa, y la simbología utilizada para identificar las entidades definidas mediante elementos puntuales. Las reglas principales descritas son las concernientes a la edición de los conflictos cartográficos producidos a la hora de representar los datos reales. La BCN200 se crea con la finalidad principal de recopilar toda la información cartográfica que define el aspecto y el conjunto de detalles, tanto geográficos y naturales, como aquellos aportados por las construcciones realizadas por el ser humano, de la superficie terrestre que abarca el territorio nacional, con la finalidad de facilitar el desarrollo de tareas semiautomáticas para obtener una producción de diversas elaboraciones cartográficas, digitales o impresas.

Estudio e implementación de estrategias de detección de objetos móviles mediante métodos basados en el uso de Local Binary Patterns

El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es el estudio e implementación de estrategias de detección de objetos móviles basadas en el uso de Local Binary Patterns. Para ello, en primer lugar se han analizado los métodos de substracción de fondos basados en información de textura propuestos durante los últimos años. Como resultado de este análisis, se ha implementado una estrategia basada en Local Binary Patterns a la que posteriormente se le han añadido las mejoras que se han considerado más apropiadas, las cuales están destinadas tanto a reducir el coste computacional de la estrategia como a mejorar la calidad de los resultados obtenidos. Por último se ha realizado un estudio comparativo entre las estrategias implementadas y otros métodos populares empleados para la substracción de fondos, como los basados en el uso de mezclas de gaussianas.

Estudio y mejora de un microinterruptor e implementación de un método de detección de islanding pasivo (IDM) basado en la monitorización de armónicos

Las microrredes son agrupaciones de fuentes de generación distribuida, cargas y elementos almacenadores de energía, que pueden actuar individualmente o conectadas a una red mayor. Debido a que presentan una serie de ventajas se están implantando de forma progresiva y creciente en los sistemas eléctricos de potencia. Son sistemas totalmente autónomos y, por ello, altamente flexibles. Ante una situación anómala que pueda producirse en la red principal, ya sea un fallo eléctrico, una disrupción física en la topología o una subida desproporcionada de precio, la microrred debe ser capaz de detectar esa situación y desconectarse a fin de poder protegerse. La situación de islanding se produce cuando por cualquier circunstancia hay una pérdida de la red principal y la microrred queda operando de forma aislada. Los métodos anti-islanding, que ayudan a la detección del fenómeno en las microrredes y a la desconexión de las mismas presentan dificultades a la hora de realizar esa tarea en determinados puntos del plano P-Q. Con este trabajo fin de Máster se pretende profundizar en el conocimiento y aplicabilidad de los métodos de detección de islanding extendidos a microrredes. Se analiza la viabilidad del microinterrumptor inteligente diseñado por los investigadores de la Universidad de Wisconsin - Madison para desarrollar la función de detección y actuación ante una situación de islanding inintencionado. A continuación se realiza un estudio de armónicos en el punto de conexión entre la red principal y la microrred. Por último se utilizan los resultados de este análisis para implementar y validar un nuevo método pasivo de detección de islanding en el microinterruptor basado en la medida y monitorización del nivel de tensión de 5º armónico en el PCC.