Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Anomaly Detection Using System Call Sequence Sets.

This paper discusses our research in developing a generalized and systematic method for anomaly detection. The key ideas are to represent normal program behaviour using system call frequencies and to incorporate probabilistic techniques for classification to detect anomalies and intrusions. Using experiments on the sendmail system call data, we demonstrate that concise and accurate classifiers can be constructed to detect anomalies. An overview of the approach that we have implemented is provided.

UWB radar sensor networks: Detection algorithms design and experimental analysis

In the last years radar sensor networks for localization and tracking in indoor environment have generated more and more interest, especially for anti-intrusion security systems. These networks often use Ultra Wide Band (UWB) technology, which consists in sending very short (few nanoseconds) impulse signals. This approach guarantees high resolution and accuracy and also other advantages such as low price, low power consumption and narrow-band interference (jamming) robustness. In this thesis the overall data processing (done in MATLAB environment) is discussed, starting from experimental measures from sensor devices, ending with the 2D visualization of targets movements over time and focusing mainly on detection and localization algorithms. Moreover, two different scenarios and both single and multiple target tracking are analyzed.