Fingerpay

Estamos acostumbrados a pagar en los supermercados y comercios con tarjeta de crédito. Para ello necesitamos una tarjeta bancaria y un documento identificativo. Hemos unido estos dos requisitos en uno de cara a hacer el pago más sencillo, rápido y cómodo. La solución que proponemos es registrar nuestra huella dactilar y asociarla a una cuenta bancaria, de forma que nuestro dedo sea suficiente para pagar. Para ello, hemos desarrollado varios programas, para implementar los distintos puntos del proceso: • Registro • Terminal de punto de venta • Verificación y tratamiento de huellas dactilares • Consultas en la base de datos. También hemos utilizado una base de datos en Dropbox™ para el almacenamiento de las imágenes de las huellas, todas ellas encriptadas, y otra relacional para los datos de los clientes. Para la intercomunicación dentro de la aplicación se han utilizado canales seguros SSH. Con este nuevo método de pago bastará poner tu dedo en el lector de huellas para que el pago se realice automáticamente.

CloudBotNet

La Ciberseguridad es un campo que cada día está más presente en nuestra vida con el avance de la tecnología. Gobiernos, militares, corporaciones, instituciones financieras, hospitales y otros negocios recogen, procesan y almacenan una gran cantidad de información confidencial en sus ordenadores y transmiten estos datos a través de redes a otros ordenadores. Con el creciente volumen y la sofisticación de los Ciberataques, se requiere una atención continua para proteger los negocios sensibles y la información personal así como salvaguardar la seguridad nacional. En el futuro casi todo va a ser informático por lo que con el avance de la tecnología nuevas amenazas aparecen, más peligrosas y sofisticadas. El enfoque de nuestro proyecto es demostrar que con unos pocos conocimientos de redes, seguridad, computación en la nube y unas pocas líneas de código se puede implementar una potente herramienta de ataque que puede poner en peligro la integridad y confidencialidad de los usuarios e instituciones.

Detección de fraude bancario en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido

En este Trabajo de Fin de Máster se desarrollará un sistema de detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido. Concretamente se considerarán dos tecnologías: TIBCO, un conjunto de herramientas comerciales diseñadas para el procesamiento de eventos complejos, y Apache Spark, un sistema abierto para el procesamiento de datos en tiempo real. Además de implementar el sistema utilizando las dos tecnologías propuestas, un objetivo, otro objetivo de este Trabajo de Fin de Máster consiste en analizar y comparar estos dos sistemas implementados usados para procesamiento en tiempo real. Para la detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito se aplicarán técnicas de aprendizaje máquina, concretamente del campo de anomaly/outlier detection. Como fuentes de datos que alimenten los sistemas, haremos uso de tecnologías de colas de mensajes como TIBCO EMS y Kafka. Los datos generados son enviados a estas colas para que los respectivos sistemas puedan procesarlos y aplicar el algoritmo de aprendizaje máquina, determinando si una nueva instancia es fraude o no. Ambos sistemas hacen uso de una base de datos MongoDB para almacenar los datos generados de forma pseudoaleatoria por los generadores de mensajes, correspondientes a movimientos de tarjetas de crédito. Estos movimientos posteriormente serán usados como conjunto de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje máquina.

Herramienta para la extracción automática de metadatos en vídeos de dispositivos móviles

Actualmente el número de cámaras fotográficas en dispositivos móviles crece a un ritmo imparable. Asimismo la calidad y prestaciones de las mismas hacen que sean de uso común, desbancando poco a poco a las Cámaras fotográficas digitales. Este escenario produce que el análisis forense de este tipo de vídeos cobre especial importancia y sea necesario y útil en multitud de situaciones (pruebas en casos judiciales, espionaje industrial, privación de la libertad de prensa, pederastia, etc). En este trabajo se ha desarrollado una herramienta de ayuda al analista forense en el proceso de análisis de los metadatos de vídeos en formato MP4 con compresión H.264 y ACC. La herramienta permite diversas funciones complejas como son los distintos tipos de consultas avanzadas sobre la información de los metadatos de grandes conjuntos de vídeos o funciones de geoposicionamiento.

La nube como apoyo a la producción audiovisual

En esta investigación analizaremos las capacidades de la nube, centrándonos en la computación (entendiendo esta como la capacidad de procesamiento) y el almacenamiento de datos geolocalizados (redes de entrega de contenidos). Estas capacidades, unidas al modelo de negocio que implica un coste cero por aprovisionamiento y el pago por uso, además de la reducción de costes mediante sinergias y optimización de los centros de datos, suponen un escenario interesante para las PYMES dedicadas a la producción audiovisual. Utilizando los servicios en la nube, una empresa pequeña puede, en cuestión de minutos, alcanzar la potencia de procesamiento y distribución de gigantes de la producción audiovisual, sin necesidad de ocupar sus instalaciones ni pagar por adelantado el alquiler de los equipos. Describiremos los servicios de AWS (Amazon Web Services) que serían útiles a una empresa, el uso que darían de dichos servicios y su coste, y lo compararemos con el presupuesto por realizar una misma instalación físicamente en dicha empresa, teniendo que comprar e instalar los equipos.