A static heap analysis for shape and connectivity: Unified memory analysis: The base framework

Modeling the evolution of the state of program memory during program execution is critical to many parallehzation techniques. Current memory analysis techniques either provide very accurate information but run prohibitively slowly or produce very conservative results. An approach based on abstract interpretation is presented for analyzing programs at compile time, which can accurately determine many important program properties such as aliasing, logical data structures and shape. These properties are known to be critical for transforming a single threaded program into a versión that can be run on múltiple execution units in parallel. The analysis is shown to be of polynomial complexity in the size of the memory heap. Experimental results for benchmarks in the Jolden suite are given. These results show that in practice the analysis method is efflcient and is capable of accurately determining shape information in programs that créate and manipúlate complex data structures.

Dysfunctional and compensatory duality in mild cognitive impairment during a continuous recognition memory task

One of the current issues of debate in the study of mild cognitive impairment (MCI) is deviations of oscillatory brain responses from normal brain states and its dynamics. This work aims to characterize the differences of power in brain oscillations during the execution of a recognition memory task in MCI subjects in comparison with elderly controls. Magnetoencephalographic (MEG) signals were recorded during a continuous recognition memory task performance. Oscillatory brain activity during the recognition phase of the task was analyzed by wavelet transform in the source space by means of minimum norm algorithm. Both groups obtained a 77% hit ratio. In comparison with healthy controls, MCI subjects showed increased theta (p < 0.001), lower beta reduction (p < 0.001) and decreased alpha and gamma power (p < 0.002 and p < 0.001 respectively) in frontal, temporal and parietal areas during early and late latencies. Our results point towards a dual pattern of activity (increase and decrease) which is indicative of MCI and specific to certain time windows, frequency bands and brain regions. These results could represent two neurophysiological sides of MCI. Characterizing these opposing processes may contribute to the understanding of the disorder.

A Balanced Memory-Based Collaborative Filtering Similarity Measure.

Collaborative filtering recommender systems contribute to alleviating the problem of information overload that exists on the Internet as a result of the mass use of Web 2.0 applications. The use of an adequate similarity measure becomes a determining factor in the quality of the prediction and recommendation results of the recommender system, as well as in its performance. In this paper, we present a memory-based collaborative filtering similarity measure that provides extremely high-quality and balanced results; these results are complemented with a low processing time (high performance), similar to the one required to execute traditional similarity metrics. The experiments have been carried out on the MovieLens and Netflix databases, using a representative set of information retrieval quality measures.

Solving SAT in linear time with a neural-like membrane system

We present in this paper a neural-like membrane system solving the SAT problem in linear time. These neural Psystems are nets of cells working with multisets. Each cell has a finite state memory, processes multisets of symbol-impulses, and can send impulses (?excitations?) to the neighboring cells. The maximal mode of rules application and the replicative mode of communication between cells are at the core of the eficiency of these systems.

Detecting unknown attacks in wireless sensor networks that contain mobile nodes

As wireless sensor networks are usually deployed in unattended areas, security policies cannot be updated in a timely fashion upon identification of new attacks. This gives enough time for attackers to cause significant damage. Thus, it is of great importance to provide protection from unknown attacks. However, existing solutions are mostly concentrated on known attacks. On the other hand, mobility can make the sensor network more resilient to failures, reactive to events, and able to support disparate missions with a common set of sensors, yet the problem of security becomes more complicated. In order to address the issue of security in networks with mobile nodes, we propose a machine learning solution for anomaly detection along with the feature extraction process that tries to detect temporal and spatial inconsistencies in the sequences of sensed values and the routing paths used to forward these values to the base station. We also propose a special way to treat mobile nodes, which is the main novelty of this work. The data produced in the presence of an attacker are treated as outliers, and detected using clustering techniques. These techniques are further coupled with a reputation system, in this way isolating compromised nodes in timely fashion. The proposal exhibits good performances at detecting and confining previously unseen attacks, including the cases when mobile nodes are compromised.

Age-Related Effects in Working Memory Recognition Modulated by Retroactive Interference

One of the main causes for age-related declines in working memory is a higher vulnerability to retroactive interference due to a reduced ability to suppress irrelevant information. However, the underlying neural correlates remain to be established. Magnetoencephalography was used to investigate differential neural patterns in young and older adults performing an interference-based memory task with two experimental conditions, interrupting and distracting, during successful recognition. Behaviorally, both types of retroactive interference significantly impaired accuracy at recognition more in older adults than in young adults with the latter exhibiting greater disruptions by interrupters. Magnetoencephalography revealed the presence of differential age-related neural patterns. Specifically, time-modulated activations in temporo-occipital and superior parietal regions were higher in young adults compared with older adults for the interrupting condition. These results suggest that age-related deficits in inhibitory mechanisms that increase vulnerability to retroactive interference may be associated with neural under-recruitments in a high-interference task.

Algoritmos de agrupación para flujos de datos en entornos centralizados y distribuidos

Los avances en el hardware permiten disponer de grandes volúmenes de datos, surgiendo aplicaciones que deben suministrar información en tiempo cuasi-real, la monitorización de pacientes, ej., el seguimiento sanitario de las conducciones de agua, etc. Las necesidades de estas aplicaciones hacen emerger el modelo de flujo de datos (data streaming) frente al modelo almacenar-para-despuésprocesar (store-then-process). Mientras que en el modelo store-then-process, los datos son almacenados para ser posteriormente consultados; en los sistemas de streaming, los datos son procesados a su llegada al sistema, produciendo respuestas continuas sin llegar a almacenarse. Esta nueva visión impone desafíos para el procesamiento de datos al vuelo: 1) las respuestas deben producirse de manera continua cada vez que nuevos datos llegan al sistema; 2) los datos son accedidos solo una vez y, generalmente, no son almacenados en su totalidad; y 3) el tiempo de procesamiento por dato para producir una respuesta debe ser bajo. Aunque existen dos modelos para el cómputo de respuestas continuas, el modelo evolutivo y el de ventana deslizante; éste segundo se ajusta mejor en ciertas aplicaciones al considerar únicamente los datos recibidos más recientemente, en lugar de todo el histórico de datos. En los últimos años, la minería de datos en streaming se ha centrado en el modelo evolutivo. Mientras que, en el modelo de ventana deslizante, el trabajo presentado es más reducido ya que estos algoritmos no sólo deben de ser incrementales si no que deben borrar la información que caduca por el deslizamiento de la ventana manteniendo los anteriores tres desafíos. Una de las tareas fundamentales en minería de datos es la búsqueda de agrupaciones donde, dado un conjunto de datos, el objetivo es encontrar grupos representativos, de manera que se tenga una descripción sintética del conjunto. Estas agrupaciones son fundamentales en aplicaciones como la detección de intrusos en la red o la segmentación de clientes en el marketing y la publicidad. Debido a las cantidades masivas de datos que deben procesarse en este tipo de aplicaciones (millones de eventos por segundo), las soluciones centralizadas puede ser incapaz de hacer frente a las restricciones de tiempo de procesamiento, por lo que deben recurrir a descartar datos durante los picos de carga. Para evitar esta perdida de datos, se impone el procesamiento distribuido de streams, en concreto, los algoritmos de agrupamiento deben ser adaptados para este tipo de entornos, en los que los datos están distribuidos. En streaming, la investigación no solo se centra en el diseño para tareas generales, como la agrupación, sino también en la búsqueda de nuevos enfoques que se adapten mejor a escenarios particulares. Como ejemplo, un mecanismo de agrupación ad-hoc resulta ser más adecuado para la defensa contra la denegación de servicio distribuida (Distributed Denial of Services, DDoS) que el problema tradicional de k-medias. En esta tesis se pretende contribuir en el problema agrupamiento en streaming tanto en entornos centralizados y distribuidos. Hemos diseñado un algoritmo centralizado de clustering mostrando las capacidades para descubrir agrupaciones de alta calidad en bajo tiempo frente a otras soluciones del estado del arte, en una amplia evaluación. Además, se ha trabajado sobre una estructura que reduce notablemente el espacio de memoria necesario, controlando, en todo momento, el error de los cómputos. Nuestro trabajo también proporciona dos protocolos de distribución del cómputo de agrupaciones. Se han analizado dos características fundamentales: el impacto sobre la calidad del clustering al realizar el cómputo distribuido y las condiciones necesarias para la reducción del tiempo de procesamiento frente a la solución centralizada. Finalmente, hemos desarrollado un entorno para la detección de ataques DDoS basado en agrupaciones. En este último caso, se ha caracterizado el tipo de ataques detectados y se ha desarrollado una evaluación sobre la eficiencia y eficacia de la mitigación del impacto del ataque. ABSTRACT Advances in hardware allow to collect huge volumes of data emerging applications that must provide information in near-real time, e.g., patient monitoring, health monitoring of water pipes, etc. The data streaming model emerges to comply with these applications overcoming the traditional store-then-process model. With the store-then-process model, data is stored before being consulted; while, in streaming, data are processed on the fly producing continuous responses. The challenges of streaming for processing data on the fly are the following: 1) responses must be produced continuously whenever new data arrives in the system; 2) data is accessed only once and is generally not maintained in its entirety, and 3) data processing time to produce a response should be low. Two models exist to compute continuous responses: the evolving model and the sliding window model; the latter fits best with applications must be computed over the most recently data rather than all the previous data. In recent years, research in the context of data stream mining has focused mainly on the evolving model. In the sliding window model, the work presented is smaller since these algorithms must be incremental and they must delete the information which expires when the window slides. Clustering is one of the fundamental techniques of data mining and is used to analyze data sets in order to find representative groups that provide a concise description of the data being processed. Clustering is critical in applications such as network intrusion detection or customer segmentation in marketing and advertising. Due to the huge amount of data that must be processed by such applications (up to millions of events per second), centralized solutions are usually unable to cope with timing restrictions and recur to shedding techniques where data is discarded during load peaks. To avoid discarding of data, processing of streams (such as clustering) must be distributed and adapted to environments where information is distributed. In streaming, research does not only focus on designing for general tasks, such as clustering, but also in finding new approaches that fit bests with particular scenarios. As an example, an ad-hoc grouping mechanism turns out to be more adequate than k-means for defense against Distributed Denial of Service (DDoS). This thesis contributes to the data stream mining clustering technique both for centralized and distributed environments. We present a centralized clustering algorithm showing capabilities to discover clusters of high quality in low time and we provide a comparison with existing state of the art solutions. We have worked on a data structure that significantly reduces memory requirements while controlling the error of the clusters statistics. We also provide two distributed clustering protocols. We focus on the analysis of two key features: the impact on the clustering quality when computation is distributed and the requirements for reducing the processing time compared to the centralized solution. Finally, with respect to ad-hoc grouping techniques, we have developed a DDoS detection framework based on clustering.We have characterized the attacks detected and we have evaluated the efficiency and effectiveness of mitigating the attack impact.

On real-time partitioned multicore systems

Partitioning is a common approach to developing mixed-criticality systems, where partitions are isolated from each other both in the temporal and the spatial domain in order to prevent low-criticality subsystems from compromising other subsystems with high level of criticality in case of misbehaviour. The advent of many-core processors, on the other hand, opens the way to highly parallel systems in which all partitions can be allocated to dedicated processor cores. This trend will simplify processor scheduling, although other issues such as mutual interference in the temporal domain may arise as a consequence of memory and device sharing. The paper describes an architecture for multi-core partitioned systems including critical subsystems built with the Ada Ravenscar profile. Some implementation issues are discussed, and experience on implementing the ORK kernel on the XtratuM partitioning hypervisor is presented.

Ada real-time services and virtualization

Virtualization techniques have received increased attention in the field of embedded real-time systems. Such techniques provide a set of virtual machines that run on a single hardware platform, thus allowing several application programs to be executed as though they were running on separate machines, with isolated memory spaces and a fraction of the real processor time available to each of them.This papers deals with some problems that arise when implementing real-time systems written in Ada on a virtual machine. The effects of virtualization on the performance of the Ada real-time services are analysed, and requirements for the virtualization layer are derived. Virtual-machine time services are also defined in order to properly support Ada real-time applications. The implementation of the ORK+ kernel on the XtratuM supervisor is used as an example.

Memory isolation in many-core embedded systems

The current approach to developing mixed-criticality sys- tems is by partitioning the hardware resources (processors, memory and I/O devices) among the different applications. Partitions are isolated from each other both in the temporal and the spatial domain, so that low-criticality applications cannot compromise other applications with a higher level of criticality in case of misbehaviour. New architectures based on many-core processors open the way to highly parallel systems in which each partition can be allocated to a set of dedicated proces- sor cores, thus simplifying partition scheduling and temporal separation. Moreover, spatial isolation can also benefit from many-core architectures, by using simpler hardware mechanisms to protect the address spaces of different applications. This paper describes an architecture for many- core embedded partitioned systems, together with some implementation advice for spatial isolation.

Run-Time Dynamically-Adaptable FPGA-Based Architecture for High-Performance Autonomous Distributed Systems

Esta tesis doctoral se enmarca dentro del campo de los sistemas embebidos reconfigurables, redes de sensores inalámbricas para aplicaciones de altas prestaciones, y computación distribuida. El documento se centra en el estudio de alternativas de procesamiento para sistemas embebidos autónomos distribuidos de altas prestaciones (por sus siglas en inglés, High-Performance Autonomous Distributed Systems (HPADS)), así como su evolución hacia el procesamiento de alta resolución. El estudio se ha llevado a cabo tanto a nivel de plataforma como a nivel de las arquitecturas de procesamiento dentro de la plataforma con el objetivo de optimizar aspectos tan relevantes como la eficiencia energética, la capacidad de cómputo y la tolerancia a fallos del sistema. Los HPADS son sistemas realimentados, normalmente formados por elementos distribuidos conectados o no en red, con cierta capacidad de adaptación, y con inteligencia suficiente para llevar a cabo labores de prognosis y/o autoevaluación. Esta clase de sistemas suele formar parte de sistemas más complejos llamados sistemas ciber-físicos (por sus siglas en inglés, Cyber-Physical Systems (CPSs)). Los CPSs cubren un espectro enorme de aplicaciones, yendo desde aplicaciones médicas, fabricación, o aplicaciones aeroespaciales, entre otras muchas. Para el diseño de este tipo de sistemas, aspectos tales como la confiabilidad, la definición de modelos de computación, o el uso de metodologías y/o herramientas que faciliten el incremento de la escalabilidad y de la gestión de la complejidad, son fundamentales. La primera parte de esta tesis doctoral se centra en el estudio de aquellas plataformas existentes en el estado del arte que por sus características pueden ser aplicables en el campo de los CPSs, así como en la propuesta de un nuevo diseño de plataforma de altas prestaciones que se ajuste mejor a los nuevos y más exigentes requisitos de las nuevas aplicaciones. Esta primera parte incluye descripción, implementación y validación de la plataforma propuesta, así como conclusiones sobre su usabilidad y sus limitaciones. Los principales objetivos para el diseño de la plataforma propuesta se enumeran a continuación: • Estudiar la viabilidad del uso de una FPGA basada en RAM como principal procesador de la plataforma en cuanto a consumo energético y capacidad de cómputo. • Propuesta de técnicas de gestión del consumo de energía en cada etapa del perfil de trabajo de la plataforma. •Propuestas para la inclusión de reconfiguración dinámica y parcial de la FPGA (por sus siglas en inglés, Dynamic Partial Reconfiguration (DPR)) de forma que sea posible cambiar ciertas partes del sistema en tiempo de ejecución y sin necesidad de interrumpir al resto de las partes. Evaluar su aplicabilidad en el caso de HPADS. Las nuevas aplicaciones y nuevos escenarios a los que se enfrentan los CPSs, imponen nuevos requisitos en cuanto al ancho de banda necesario para el procesamiento de los datos, así como en la adquisición y comunicación de los mismos, además de un claro incremento en la complejidad de los algoritmos empleados. Para poder cumplir con estos nuevos requisitos, las plataformas están migrando desde sistemas tradicionales uni-procesador de 8 bits, a sistemas híbridos hardware-software que incluyen varios procesadores, o varios procesadores y lógica programable. Entre estas nuevas arquitecturas, las FPGAs y los sistemas en chip (por sus siglas en inglés, System on Chip (SoC)) que incluyen procesadores embebidos y lógica programable, proporcionan soluciones con muy buenos resultados en cuanto a consumo energético, precio, capacidad de cómputo y flexibilidad. Estos buenos resultados son aún mejores cuando las aplicaciones tienen altos requisitos de cómputo y cuando las condiciones de trabajo son muy susceptibles de cambiar en tiempo real. La plataforma propuesta en esta tesis doctoral se ha denominado HiReCookie. La arquitectura incluye una FPGA basada en RAM como único procesador, así como un diseño compatible con la plataforma para redes de sensores inalámbricas desarrollada en el Centro de Electrónica Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid (CEI-UPM) conocida como Cookies. Esta FPGA, modelo Spartan-6 LX150, era, en el momento de inicio de este trabajo, la mejor opción en cuanto a consumo y cantidad de recursos integrados, cuando además, permite el uso de reconfiguración dinámica y parcial. Es importante resaltar que aunque los valores de consumo son los mínimos para esta familia de componentes, la potencia instantánea consumida sigue siendo muy alta para aquellos sistemas que han de trabajar distribuidos, de forma autónoma, y en la mayoría de los casos alimentados por baterías. Por esta razón, es necesario incluir en el diseño estrategias de ahorro energético para incrementar la usabilidad y el tiempo de vida de la plataforma. La primera estrategia implementada consiste en dividir la plataforma en distintas islas de alimentación de forma que sólo aquellos elementos que sean estrictamente necesarios permanecerán alimentados, cuando el resto puede estar completamente apagado. De esta forma es posible combinar distintos modos de operación y así optimizar enormemente el consumo de energía. El hecho de apagar la FPGA para ahora energía durante los periodos de inactividad, supone la pérdida de la configuración, puesto que la memoria de configuración es una memoria volátil. Para reducir el impacto en el consumo y en el tiempo que supone la reconfiguración total de la plataforma una vez encendida, en este trabajo, se incluye una técnica para la compresión del archivo de configuración de la FPGA, de forma que se consiga una reducción del tiempo de configuración y por ende de la energía consumida. Aunque varios de los requisitos de diseño pueden satisfacerse con el diseño de la plataforma HiReCookie, es necesario seguir optimizando diversos parámetros tales como el consumo energético, la tolerancia a fallos y la capacidad de procesamiento. Esto sólo es posible explotando todas las posibilidades ofrecidas por la arquitectura de procesamiento en la FPGA. Por lo tanto, la segunda parte de esta tesis doctoral está centrada en el diseño de una arquitectura reconfigurable denominada ARTICo3 (Arquitectura Reconfigurable para el Tratamiento Inteligente de Cómputo, Confiabilidad y Consumo de energía) para la mejora de estos parámetros por medio de un uso dinámico de recursos. ARTICo3 es una arquitectura de procesamiento para FPGAs basadas en RAM, con comunicación tipo bus, preparada para dar soporte para la gestión dinámica de los recursos internos de la FPGA en tiempo de ejecución gracias a la inclusión de reconfiguración dinámica y parcial. Gracias a esta capacidad de reconfiguración parcial, es posible adaptar los niveles de capacidad de procesamiento, energía consumida o tolerancia a fallos para responder a las demandas de la aplicación, entorno, o métricas internas del dispositivo mediante la adaptación del número de recursos asignados para cada tarea. Durante esta segunda parte de la tesis se detallan el diseño de la arquitectura, su implementación en la plataforma HiReCookie, así como en otra familia de FPGAs, y su validación por medio de diferentes pruebas y demostraciones. Los principales objetivos que se plantean la arquitectura son los siguientes: • Proponer una metodología basada en un enfoque multi-hilo, como las propuestas por CUDA (por sus siglas en inglés, Compute Unified Device Architecture) u Open CL, en la cual distintos kernels, o unidades de ejecución, se ejecuten en un numero variable de aceleradores hardware sin necesidad de cambios en el código de aplicación. • Proponer un diseño y proporcionar una arquitectura en la que las condiciones de trabajo cambien de forma dinámica dependiendo bien de parámetros externos o bien de parámetros que indiquen el estado de la plataforma. Estos cambios en el punto de trabajo de la arquitectura serán posibles gracias a la reconfiguración dinámica y parcial de aceleradores hardware en tiempo real. • Explotar las posibilidades de procesamiento concurrente, incluso en una arquitectura basada en bus, por medio de la optimización de las transacciones en ráfaga de datos hacia los aceleradores. •Aprovechar las ventajas ofrecidas por la aceleración lograda por módulos puramente hardware para conseguir una mejor eficiencia energética. • Ser capaces de cambiar los niveles de redundancia de hardware de forma dinámica según las necesidades del sistema en tiempo real y sin cambios para el código de aplicación. • Proponer una capa de abstracción entre el código de aplicación y el uso dinámico de los recursos de la FPGA. El diseño en FPGAs permite la utilización de módulos hardware específicamente creados para una aplicación concreta. De esta forma es posible obtener rendimientos mucho mayores que en el caso de las arquitecturas de propósito general. Además, algunas FPGAs permiten la reconfiguración dinámica y parcial de ciertas partes de su lógica en tiempo de ejecución, lo cual dota al diseño de una gran flexibilidad. Los fabricantes de FPGAs ofrecen arquitecturas predefinidas con la posibilidad de añadir bloques prediseñados y poder formar sistemas en chip de una forma más o menos directa. Sin embargo, la forma en la que estos módulos hardware están organizados dentro de la arquitectura interna ya sea estática o dinámicamente, o la forma en la que la información se intercambia entre ellos, influye enormemente en la capacidad de cómputo y eficiencia energética del sistema. De la misma forma, la capacidad de cargar módulos hardware bajo demanda, permite añadir bloques redundantes que permitan aumentar el nivel de tolerancia a fallos de los sistemas. Sin embargo, la complejidad ligada al diseño de bloques hardware dedicados no debe ser subestimada. Es necesario tener en cuenta que el diseño de un bloque hardware no es sólo su propio diseño, sino también el diseño de sus interfaces, y en algunos casos de los drivers software para su manejo. Además, al añadir más bloques, el espacio de diseño se hace más complejo, y su programación más difícil. Aunque la mayoría de los fabricantes ofrecen interfaces predefinidas, IPs (por sus siglas en inglés, Intelectual Property) comerciales y plantillas para ayudar al diseño de los sistemas, para ser capaces de explotar las posibilidades reales del sistema, es necesario construir arquitecturas sobre las ya establecidas para facilitar el uso del paralelismo, la redundancia, y proporcionar un entorno que soporte la gestión dinámica de los recursos. Para proporcionar este tipo de soporte, ARTICo3 trabaja con un espacio de soluciones formado por tres ejes fundamentales: computación, consumo energético y confiabilidad. De esta forma, cada punto de trabajo se obtiene como una solución de compromiso entre estos tres parámetros. Mediante el uso de la reconfiguración dinámica y parcial y una mejora en la transmisión de los datos entre la memoria principal y los aceleradores, es posible dedicar un número variable de recursos en el tiempo para cada tarea, lo que hace que los recursos internos de la FPGA sean virtualmente ilimitados. Este variación en el tiempo del número de recursos por tarea se puede usar bien para incrementar el nivel de paralelismo, y por ende de aceleración, o bien para aumentar la redundancia, y por lo tanto el nivel de tolerancia a fallos. Al mismo tiempo, usar un numero óptimo de recursos para una tarea mejora el consumo energético ya que bien es posible disminuir la potencia instantánea consumida, o bien el tiempo de procesamiento. Con el objetivo de mantener los niveles de complejidad dentro de unos límites lógicos, es importante que los cambios realizados en el hardware sean totalmente transparentes para el código de aplicación. A este respecto, se incluyen distintos niveles de transparencia: • Transparencia a la escalabilidad: los recursos usados por una misma tarea pueden ser modificados sin que el código de aplicación sufra ningún cambio. • Transparencia al rendimiento: el sistema aumentara su rendimiento cuando la carga de trabajo aumente, sin cambios en el código de aplicación. • Transparencia a la replicación: es posible usar múltiples instancias de un mismo módulo bien para añadir redundancia o bien para incrementar la capacidad de procesamiento. Todo ello sin que el código de aplicación cambie. • Transparencia a la posición: la posición física de los módulos hardware es arbitraria para su direccionamiento desde el código de aplicación. • Transparencia a los fallos: si existe un fallo en un módulo hardware, gracias a la redundancia, el código de aplicación tomará directamente el resultado correcto. • Transparencia a la concurrencia: el hecho de que una tarea sea realizada por más o menos bloques es transparente para el código que la invoca. Por lo tanto, esta tesis doctoral contribuye en dos líneas diferentes. En primer lugar, con el diseño de la plataforma HiReCookie y en segundo lugar con el diseño de la arquitectura ARTICo3. Las principales contribuciones de esta tesis se resumen a continuación. • Arquitectura de la HiReCookie incluyendo: o Compatibilidad con la plataforma Cookies para incrementar las capacidades de esta. o División de la arquitectura en distintas islas de alimentación. o Implementación de los diversos modos de bajo consumo y políticas de despertado del nodo. o Creación de un archivo de configuración de la FPGA comprimido para reducir el tiempo y el consumo de la configuración inicial. • Diseño de la arquitectura reconfigurable para FPGAs basadas en RAM ARTICo3: o Modelo de computación y modos de ejecución inspirados en el modelo de CUDA pero basados en hardware reconfigurable con un número variable de bloques de hilos por cada unidad de ejecución. o Estructura para optimizar las transacciones de datos en ráfaga proporcionando datos en cascada o en paralelo a los distinto módulos incluyendo un proceso de votado por mayoría y operaciones de reducción. o Capa de abstracción entre el procesador principal que incluye el código de aplicación y los recursos asignados para las diferentes tareas. o Arquitectura de los módulos hardware reconfigurables para mantener la escalabilidad añadiendo una la interfaz para las nuevas funcionalidades con un simple acceso a una memoria RAM interna. o Caracterización online de las tareas para proporcionar información a un módulo de gestión de recursos para mejorar la operación en términos de energía y procesamiento cuando además se opera entre distintos nieles de tolerancia a fallos. El documento está dividido en dos partes principales formando un total de cinco capítulos. En primer lugar, después de motivar la necesidad de nuevas plataformas para cubrir las nuevas aplicaciones, se detalla el diseño de la plataforma HiReCookie, sus partes, las posibilidades para bajar el consumo energético y se muestran casos de uso de la plataforma así como pruebas de validación del diseño. La segunda parte del documento describe la arquitectura reconfigurable, su implementación en varias FPGAs, y pruebas de validación en términos de capacidad de procesamiento y consumo energético, incluyendo cómo estos aspectos se ven afectados por el nivel de tolerancia a fallos elegido. Los capítulos a lo largo del documento son los siguientes: El capítulo 1 analiza los principales objetivos, motivación y aspectos teóricos necesarios para seguir el resto del documento. El capítulo 2 está centrado en el diseño de la plataforma HiReCookie y sus posibilidades para disminuir el consumo de energía. El capítulo 3 describe la arquitectura reconfigurable ARTICo3. El capítulo 4 se centra en las pruebas de validación de la arquitectura usando la plataforma HiReCookie para la mayoría de los tests. Un ejemplo de aplicación es mostrado para analizar el funcionamiento de la arquitectura. El capítulo 5 concluye esta tesis doctoral comentando las conclusiones obtenidas, las contribuciones originales del trabajo y resultados y líneas futuras. ABSTRACT This PhD Thesis is framed within the field of dynamically reconfigurable embedded systems, advanced sensor networks and distributed computing. The document is centred on the study of processing solutions for high-performance autonomous distributed systems (HPADS) as well as their evolution towards High performance Computing (HPC) systems. The approach of the study is focused on both platform and processor levels to optimise critical aspects such as computing performance, energy efficiency and fault tolerance. HPADS are considered feedback systems, normally networked and/or distributed, with real-time adaptive and predictive functionality. These systems, as part of more complex systems known as Cyber-Physical Systems (CPSs), can be applied in a wide range of fields such as military, health care, manufacturing, aerospace, etc. For the design of HPADS, high levels of dependability, the definition of suitable models of computation, and the use of methodologies and tools to support scalability and complexity management, are required. The first part of the document studies the different possibilities at platform design level in the state of the art, together with description, development and validation tests of the platform proposed in this work to cope with the previously mentioned requirements. The main objectives targeted by this platform design are the following: • Study the feasibility of using SRAM-based FPGAs as the main processor of the platform in terms of energy consumption and performance for high demanding applications. • Analyse and propose energy management techniques to reduce energy consumption in every stage of the working profile of the platform. • Provide a solution with dynamic partial and wireless remote HW reconfiguration (DPR) to be able to change certain parts of the FPGA design at run time and on demand without interrupting the rest of the system. • Demonstrate the applicability of the platform in different test-bench applications. In order to select the best approach for the platform design in terms of processing alternatives, a study of the evolution of the state-of-the-art platforms is required to analyse how different architectures cope with new more demanding applications and scenarios: security, mixed-critical systems for aerospace, multimedia applications, or military environments, among others. In all these scenarios, important changes in the required processing bandwidth or the complexity of the algorithms used are provoking the migration of the platforms from single microprocessor architectures to multiprocessing and heterogeneous solutions with more instant power consumption but higher energy efficiency. Within these solutions, FPGAs and Systems on Chip including FPGA fabric and dedicated hard processors, offer a good trade of among flexibility, processing performance, energy consumption and price, when they are used in demanding applications where working conditions are very likely to vary over time and high complex algorithms are required. The platform architecture proposed in this PhD Thesis is called HiReCookie. It includes an SRAM-based FPGA as the main and only processing unit. The FPGA selected, the Xilinx Spartan-6 LX150, was at the beginning of this work the best choice in terms of amount of resources and power. Although, the power levels are the lowest of these kind of devices, they can be still very high for distributed systems that normally work powered by batteries. For that reason, it is necessary to include different energy saving possibilities to increase the usability of the platform. In order to reduce energy consumption, the platform architecture is divided into different power islands so that only those parts of the systems that are strictly needed are powered on, while the rest of the islands can be completely switched off. This allows a combination of different low power modes to decrease energy. In addition, one of the most important handicaps of SRAM-based FPGAs is that they are not alive at power up. Therefore, recovering the system from a switch-off state requires to reload the FPGA configuration from a non-volatile memory device. For that reason, this PhD Thesis also proposes a methodology to compress the FPGA configuration file in order to reduce time and energy during the initial configuration process. Although some of the requirements for the design of HPADS are already covered by the design of the HiReCookie platform, it is necessary to continue improving energy efficiency, computing performance and fault tolerance. This is only possible by exploiting all the opportunities provided by the processing architectures configured inside the FPGA. Therefore, the second part of the thesis details the design of the so called ARTICo3 FPGA architecture to enhance the already intrinsic capabilities of the FPGA. ARTICo3 is a DPR-capable bus-based virtual architecture for multiple HW acceleration in SRAM-based FPGAs. The architecture provides support for dynamic resource management in real time. In this way, by using DPR, it will be possible to change the levels of computing performance, energy consumption and fault tolerance on demand by increasing or decreasing the amount of resources used by the different tasks. Apart from the detailed design of the architecture and its implementation in different FPGA devices, different validation tests and comparisons are also shown. The main objectives targeted by this FPGA architecture are listed as follows: • Provide a method based on a multithread approach such as those offered by CUDA (Compute Unified Device Architecture) or OpenCL kernel executions, where kernels are executed in a variable number of HW accelerators without requiring application code changes. • Provide an architecture to dynamically adapt working points according to either self-measured or external parameters in terms of energy consumption, fault tolerance and computing performance. Taking advantage of DPR capabilities, the architecture must provide support for a dynamic use of resources in real time. • Exploit concurrent processing capabilities in a standard bus-based system by optimizing data transactions to and from HW accelerators. • Measure the advantage of HW acceleration as a technique to boost performance to improve processing times and save energy by reducing active times for distributed embedded systems. • Dynamically change the levels of HW redundancy to adapt fault tolerance in real time. • Provide HW abstraction from SW application design. FPGAs give the possibility of designing specific HW blocks for every required task to optimise performance while some of them include the possibility of including DPR. Apart from the possibilities provided by manufacturers, the way these HW modules are organised, addressed and multiplexed in area and time can improve computing performance and energy consumption. At the same time, fault tolerance and security techniques can also be dynamically included using DPR. However, the inherent complexity of designing new HW modules for every application is not negligible. It does not only consist of the HW description, but also the design of drivers and interfaces with the rest of the system, while the design space is widened and more complex to define and program. Even though the tools provided by the majority of manufacturers already include predefined bus interfaces, commercial IPs, and templates to ease application prototyping, it is necessary to improve these capabilities. By adding new architectures on top of them, it is possible to take advantage of parallelization and HW redundancy while providing a framework to ease the use of dynamic resource management. ARTICo3 works within a solution space where working points change at run time in a 3D space defined by three different axes: Computation, Consumption, and Fault Tolerance. Therefore, every working point is found as a trade-off solution among these three axes. By means of DPR, different accelerators can be multiplexed so that the amount of available resources for any application is virtually unlimited. Taking advantage of DPR capabilities and a novel way of transmitting data to the reconfigurable HW accelerators, it is possible to dedicate a dynamically-changing number of resources for a given task in order to either boost computing speed or adding HW redundancy and a voting process to increase fault-tolerance levels. At the same time, using an optimised amount of resources for a given task reduces energy consumption by reducing instant power or computing time. In order to keep level complexity under certain limits, it is important that HW changes are transparent for the application code. Therefore, different levels of transparency are targeted by the system: • Scalability transparency: a task must be able to expand its resources without changing the system structure or application algorithms. • Performance transparency: the system must reconfigure itself as load changes. • Replication transparency: multiple instances of the same task are loaded to increase reliability and performance. • Location transparency: resources are accessed with no knowledge of their location by the application code. • Failure transparency: task must be completed despite a failure in some components. • Concurrency transparency: different tasks will work in a concurrent way transparent to the application code. Therefore, as it can be seen, the Thesis is contributing in two different ways. First with the design of the HiReCookie platform and, second with the design of the ARTICo3 architecture. The main contributions of this PhD Thesis are then listed below: • Architecture of the HiReCookie platform including: o Compatibility of the processing layer for high performance applications with the Cookies Wireless Sensor Network platform for fast prototyping and implementation. o A division of the architecture in power islands. o All the different low-power modes. o The creation of the partial-initial bitstream together with the wake-up policies of the node. • The design of the reconfigurable architecture for SRAM FPGAs: ARTICo3: o A model of computation and execution modes inspired in CUDA but based on reconfigurable HW with a dynamic number of thread blocks per kernel. o A structure to optimise burst data transactions providing coalesced or parallel data to HW accelerators, parallel voting process and reduction operation. o The abstraction provided to the host processor with respect to the operation of the kernels in terms of the number of replicas, modes of operation, location in the reconfigurable area and addressing. o The architecture of the modules representing the thread blocks to make the system scalable by adding functional units only adding an access to a BRAM port. o The online characterization of the kernels to provide information to a scheduler or resource manager in terms of energy consumption and processing time when changing among different fault-tolerance levels, as well as if a kernel is expected to work in the memory-bounded or computing-bounded areas. The document of the Thesis is divided into two main parts with a total of five chapters. First, after motivating the need for new platforms to cover new more demanding applications, the design of the HiReCookie platform, its parts and several partial tests are detailed. The design of the platform alone does not cover all the needs of these applications. Therefore, the second part describes the architecture inside the FPGA, called ARTICo3, proposed in this PhD Thesis. The architecture and its implementation are tested in terms of energy consumption and computing performance showing different possibilities to improve fault tolerance and how this impact in energy and time of processing. Chapter 1 shows the main goals of this PhD Thesis and the technology background required to follow the rest of the document. Chapter 2 shows all the details about the design of the FPGA-based platform HiReCookie. Chapter 3 describes the ARTICo3 architecture. Chapter 4 is focused on the validation tests of the ARTICo3 architecture. An application for proof of concept is explained where typical kernels related to image processing and encryption algorithms are used. Further experimental analyses are performed using these kernels. Chapter 5 concludes the document analysing conclusions, comments about the contributions of the work, and some possible future lines for the work.

Trust-ware: A Methodology to Analyze, Design, and Secure Trust and Reputation Systems

Entendemos por inteligencia colectiva una forma de inteligencia que surge de la colaboración y la participación de varios individuos o, siendo más estrictos, varias entidades. En base a esta sencilla definición podemos observar que este concepto es campo de estudio de las más diversas disciplinas como pueden ser la sociología, las tecnologías de la información o la biología, atendiendo cada una de ellas a un tipo de entidades diferentes: seres humanos, elementos de computación o animales. Como elemento común podríamos indicar que la inteligencia colectiva ha tenido como objetivo el ser capaz de fomentar una inteligencia de grupo que supere a la inteligencia individual de las entidades que lo forman a través de mecanismos de coordinación, cooperación, competencia, integración, diferenciación, etc. Sin embargo, aunque históricamente la inteligencia colectiva se ha podido desarrollar de forma paralela e independiente en las distintas disciplinas que la tratan, en la actualidad, los avances en las tecnologías de la información han provocado que esto ya no sea suficiente. Hoy en día seres humanos y máquinas a través de todo tipo de redes de comunicación e interfaces, conviven en un entorno en el que la inteligencia colectiva ha cobrado una nueva dimensión: ya no sólo puede intentar obtener un comportamiento superior al de sus entidades constituyentes sino que ahora, además, estas inteligencias individuales son completamente diferentes unas de otras y aparece por lo tanto el doble reto de ser capaces de gestionar esta gran heterogeneidad y al mismo tiempo ser capaces de obtener comportamientos aún más inteligentes gracias a las sinergias que los distintos tipos de inteligencias pueden generar. Dentro de las áreas de trabajo de la inteligencia colectiva existen varios campos abiertos en los que siempre se intenta obtener unas prestaciones superiores a las de los individuos. Por ejemplo: consciencia colectiva, memoria colectiva o sabiduría colectiva. Entre todos estos campos nosotros nos centraremos en uno que tiene presencia en la práctica totalidad de posibles comportamientos inteligentes: la toma de decisiones. El campo de estudio de la toma de decisiones es realmente amplio y dentro del mismo la evolución ha sido completamente paralela a la que citábamos anteriormente en referencia a la inteligencia colectiva. En primer lugar se centró en el individuo como entidad decisoria para posteriormente desarrollarse desde un punto de vista social, institucional, etc. La primera fase dentro del estudio de la toma de decisiones se basó en la utilización de paradigmas muy sencillos: análisis de ventajas e inconvenientes, priorización basada en la maximización de algún parámetro del resultado, capacidad para satisfacer los requisitos de forma mínima por parte de las alternativas, consultas a expertos o entidades autorizadas o incluso el azar. Sin embargo, al igual que el paso del estudio del individuo al grupo supone una nueva dimensión dentro la inteligencia colectiva la toma de decisiones colectiva supone un nuevo reto en todas las disciplinas relacionadas. Además, dentro de la decisión colectiva aparecen dos nuevos frentes: los sistemas de decisión centralizados y descentralizados. En el presente proyecto de tesis nos centraremos en este segundo, que es el que supone una mayor atractivo tanto por las posibilidades de generar nuevo conocimiento y trabajar con problemas abiertos actualmente así como en lo que respecta a la aplicabilidad de los resultados que puedan obtenerse. Ya por último, dentro del campo de los sistemas de decisión descentralizados existen varios mecanismos fundamentales que dan lugar a distintas aproximaciones a la problemática propia de este campo. Por ejemplo el liderazgo, la imitación, la prescripción o el miedo. Nosotros nos centraremos en uno de los más multidisciplinares y con mayor capacidad de aplicación en todo tipo de disciplinas y que, históricamente, ha demostrado que puede dar lugar a prestaciones muy superiores a otros tipos de mecanismos de decisión descentralizados: la confianza y la reputación. Resumidamente podríamos indicar que confianza es la creencia por parte de una entidad que otra va a realizar una determinada actividad de una forma concreta. En principio es algo subjetivo, ya que la confianza de dos entidades diferentes sobre una tercera no tiene porqué ser la misma. Por otro lado, la reputación es la idea colectiva (o evaluación social) que distintas entidades de un sistema tiene sobre otra entidad del mismo en lo que respecta a un determinado criterio. Es por tanto una información de carácter colectivo pero única dentro de un sistema, no asociada a cada una de las entidades del sistema sino por igual a todas ellas. En estas dos sencillas definiciones se basan la inmensa mayoría de sistemas colectivos. De hecho muchas disertaciones indican que ningún tipo de organización podría ser viable de no ser por la existencia y la utilización de los conceptos de confianza y reputación. A partir de ahora, a todo sistema que utilice de una u otra forma estos conceptos lo denominaremos como sistema de confianza y reputación (o TRS, Trust and Reputation System). Sin embargo, aunque los TRS son uno de los aspectos de nuestras vidas más cotidianos y con un mayor campo de aplicación, el conocimiento que existe actualmente sobre ellos no podría ser más disperso. Existen un gran número de trabajos científicos en todo tipo de áreas de conocimiento: filosofía, psicología, sociología, economía, política, tecnologías de la información, etc. Pero el principal problema es que no existe una visión completa de la confianza y reputación en su sentido más amplio. Cada disciplina focaliza sus estudios en unos aspectos u otros dentro de los TRS, pero ninguna de ellas trata de explotar el conocimiento generado en el resto para mejorar sus prestaciones en su campo de aplicación concreto. Aspectos muy detallados en algunas áreas de conocimiento son completamente obviados por otras, o incluso aspectos tratados por distintas disciplinas, al ser estudiados desde distintos puntos de vista arrojan resultados complementarios que, sin embargo, no son aprovechados fuera de dichas áreas de conocimiento. Esto nos lleva a una dispersión de conocimiento muy elevada y a una falta de reutilización de metodologías, políticas de actuación y técnicas de una disciplina a otra. Debido su vital importancia, esta alta dispersión de conocimiento se trata de uno de los principales problemas que se pretenden resolver con el presente trabajo de tesis. Por otro lado, cuando se trabaja con TRS, todos los aspectos relacionados con la seguridad están muy presentes ya que muy este es un tema vital dentro del campo de la toma de decisiones. Además también es habitual que los TRS se utilicen para desempeñar responsabilidades que aportan algún tipo de funcionalidad relacionada con el mundo de la seguridad. Por último no podemos olvidar que el acto de confiar está indefectiblemente unido al de delegar una determinada responsabilidad, y que al tratar estos conceptos siempre aparece la idea de riesgo, riesgo de que las expectativas generadas por el acto de la delegación no se cumplan o se cumplan de forma diferente. Podemos ver por lo tanto que cualquier sistema que utiliza la confianza para mejorar o posibilitar su funcionamiento, por su propia naturaleza, es especialmente vulnerable si las premisas en las que se basa son atacadas. En este sentido podemos comprobar (tal y como analizaremos en más detalle a lo largo del presente documento) que las aproximaciones que realizan las distintas disciplinas que tratan la violación de los sistemas de confianza es de lo más variado. únicamente dentro del área de las tecnologías de la información se ha intentado utilizar alguno de los enfoques de otras disciplinas de cara a afrontar problemas relacionados con la seguridad de TRS. Sin embargo se trata de una aproximación incompleta y, normalmente, realizada para cumplir requisitos de aplicaciones concretas y no con la idea de afianzar una base de conocimiento más general y reutilizable en otros entornos. Con todo esto en cuenta, podemos resumir contribuciones del presente trabajo de tesis en las siguientes. • La realización de un completo análisis del estado del arte dentro del mundo de la confianza y la reputación que nos permite comparar las ventajas e inconvenientes de las diferentes aproximación que se realizan a estos conceptos en distintas áreas de conocimiento. • La definición de una arquitectura de referencia para TRS que contempla todas las entidades y procesos que intervienen en este tipo de sistemas. • La definición de un marco de referencia para analizar la seguridad de TRS. Esto implica tanto identificar los principales activos de un TRS en lo que respecta a la seguridad, así como el crear una tipología de posibles ataques y contramedidas en base a dichos activos. • La propuesta de una metodología para el análisis, el diseño, el aseguramiento y el despliegue de un TRS en entornos reales. Adicionalmente se exponen los principales tipos de aplicaciones que pueden obtenerse de los TRS y los medios para maximizar sus prestaciones en cada una de ellas. • La generación de un software que permite simular cualquier tipo de TRS en base a la arquitectura propuesta previamente. Esto permite evaluar las prestaciones de un TRS bajo una determinada configuración en un entorno controlado previamente a su despliegue en un entorno real. Igualmente es de gran utilidad para evaluar la resistencia a distintos tipos de ataques o mal-funcionamientos del sistema. Además de las contribuciones realizadas directamente en el campo de los TRS, hemos realizado aportaciones originales a distintas áreas de conocimiento gracias a la aplicación de las metodologías de análisis y diseño citadas con anterioridad. • Detección de anomalías térmicas en Data Centers. Hemos implementado con éxito un sistema de deteción de anomalías térmicas basado en un TRS. Comparamos la detección de prestaciones de algoritmos de tipo Self-Organized Maps (SOM) y Growing Neural Gas (GNG). Mostramos como SOM ofrece mejores resultados para anomalías en los sistemas de refrigeración de la sala mientras que GNG es una opción más adecuada debido a sus tasas de detección y aislamiento para casos de anomalías provocadas por una carga de trabajo excesiva. • Mejora de las prestaciones de recolección de un sistema basado en swarm computing y odometría social. Gracias a la implementación de un TRS conseguimos mejorar las capacidades de coordinación de una red de robots autónomos distribuidos. La principal contribución reside en el análisis y la validación de las mejoras increméntales que pueden conseguirse con la utilización apropiada de la información existente en el sistema y que puede ser relevante desde el punto de vista de un TRS, y con la implementación de algoritmos de cálculo de confianza basados en dicha información. • Mejora de la seguridad de Wireless Mesh Networks contra ataques contra la integridad, la confidencialidad o la disponibilidad de los datos y / o comunicaciones soportadas por dichas redes. • Mejora de la seguridad de Wireless Sensor Networks contra ataques avanzamos, como insider attacks, ataques desconocidos, etc. Gracias a las metodologías presentadas implementamos contramedidas contra este tipo de ataques en entornos complejos. En base a los experimentos realizados, hemos demostrado que nuestra aproximación es capaz de detectar y confinar varios tipos de ataques que afectan a los protocoles esenciales de la red. La propuesta ofrece unas velocidades de detección muy altas así como demuestra que la inclusión de estos mecanismos de actuación temprana incrementa significativamente el esfuerzo que un atacante tiene que introducir para comprometer la red. Finalmente podríamos concluir que el presente trabajo de tesis supone la generación de un conocimiento útil y aplicable a entornos reales, que nos permite la maximización de las prestaciones resultantes de la utilización de TRS en cualquier tipo de campo de aplicación. De esta forma cubrimos la principal carencia existente actualmente en este campo, que es la falta de una base de conocimiento común y agregada y la inexistencia de una metodología para el desarrollo de TRS que nos permita analizar, diseñar, asegurar y desplegar TRS de una forma sistemática y no artesanal y ad-hoc como se hace en la actualidad. ABSTRACT By collective intelligence we understand a form of intelligence that emerges from the collaboration and competition of many individuals, or strictly speaking, many entities. Based on this simple definition, we can see how this concept is the field of study of a wide range of disciplines, such as sociology, information science or biology, each of them focused in different kinds of entities: human beings, computational resources, or animals. As a common factor, we can point that collective intelligence has always had the goal of being able of promoting a group intelligence that overcomes the individual intelligence of the basic entities that constitute it. This can be accomplished through different mechanisms such as coordination, cooperation, competence, integration, differentiation, etc. Collective intelligence has historically been developed in a parallel and independent way among the different disciplines that deal with it. However, this is not enough anymore due to the advances in information technologies. Nowadays, human beings and machines coexist in environments where collective intelligence has taken a new dimension: we yet have to achieve a better collective behavior than the individual one, but now we also have to deal with completely different kinds of individual intelligences. Therefore, we have a double goal: being able to deal with this heterogeneity and being able to get even more intelligent behaviors thanks to the synergies that the different kinds of intelligence can generate. Within the areas of collective intelligence there are several open topics where they always try to get better performances from groups than from the individuals. For example: collective consciousness, collective memory, or collective wisdom. Among all these topics we will focus on collective decision making, that has influence in most of the collective intelligent behaviors. The field of study of decision making is really wide, and its evolution has been completely parallel to the aforementioned collective intelligence. Firstly, it was focused on the individual as the main decision-making entity, but later it became involved in studying social and institutional groups as basic decision-making entities. The first studies within the decision-making discipline were based on simple paradigms, such as pros and cons analysis, criteria prioritization, fulfillment, following orders, or even chance. However, in the same way that studying the community instead of the individual meant a paradigm shift within collective intelligence, collective decision-making means a new challenge for all the related disciplines. Besides, two new main topics come up when dealing with collective decision-making: centralized and decentralized decision-making systems. In this thesis project we focus in the second one, because it is the most interesting based on the opportunities to generate new knowledge and deal with open issues in this area, as well as these results can be put into practice in a wider set of real-life environments. Finally, within the decentralized collective decision-making systems discipline, there are several basic mechanisms that lead to different approaches to the specific problems of this field, for example: leadership, imitation, prescription, or fear. We will focus on trust and reputation. They are one of the most multidisciplinary concepts and with more potential for applying them in every kind of environments. Besides, they have historically shown that they can generate better performance than other decentralized decision-making mechanisms. Shortly, we say trust is the belief of one entity that the outcome of other entities’ actions is going to be in a specific way. It is a subjective concept because the trust of two different entities in another one does not have to be the same. Reputation is the collective idea (or social evaluation) that a group of entities within a system have about another entity based on a specific criterion. Thus, it is a collective concept in its origin. It is important to say that the behavior of most of the collective systems are based on these two simple definitions. In fact, a lot of articles and essays describe how any organization would not be viable if the ideas of trust and reputation did not exist. From now on, we call Trust an Reputation System (TRS) to any kind of system that uses these concepts. Even though TRSs are one of the most common everyday aspects in our lives, the existing knowledge about them could not be more dispersed. There are thousands of scientific works in every field of study related to trust and reputation: philosophy, psychology, sociology, economics, politics, information sciences, etc. But the main issue is that a comprehensive vision of trust and reputation for all these disciplines does not exist. Every discipline focuses its studies on a specific set of topics but none of them tries to take advantage of the knowledge generated in the other disciplines to improve its behavior or performance. Detailed topics in some fields are completely obviated in others, and even though the study of some topics within several disciplines produces complementary results, these results are not used outside the discipline where they were generated. This leads us to a very high knowledge dispersion and to a lack in the reuse of methodologies, policies and techniques among disciplines. Due to its great importance, this high dispersion of trust and reputation knowledge is one of the main problems this thesis contributes to solve. When we work with TRSs, all the aspects related to security are a constant since it is a vital aspect within the decision-making systems. Besides, TRS are often used to perform some responsibilities related to security. Finally, we cannot forget that the act of trusting is invariably attached to the act of delegating a specific responsibility and, when we deal with these concepts, the idea of risk is always present. This refers to the risk of generated expectations not being accomplished or being accomplished in a different way we anticipated. Thus, we can see that any system using trust to improve or enable its behavior, because of its own nature, is especially vulnerable if the premises it is based on are attacked. Related to this topic, we can see that the approaches of the different disciplines that study attacks of trust and reputation are very diverse. Some attempts of using approaches of other disciplines have been made within the information science area of knowledge, but these approaches are usually incomplete, not systematic and oriented to achieve specific requirements of specific applications. They never try to consolidate a common base of knowledge that could be reusable in other context. Based on all these ideas, this work makes the following direct contributions to the field of TRS: • The compilation of the most relevant existing knowledge related to trust and reputation management systems focusing on their advantages and disadvantages. • We define a generic architecture for TRS, identifying the main entities and processes involved. • We define a generic security framework for TRS. We identify the main security assets and propose a complete taxonomy of attacks for TRS. • We propose and validate a methodology to analyze, design, secure and deploy TRS in real-life environments. Additionally we identify the principal kind of applications we can implement with TRS and how TRS can provide a specific functionality. • We develop a software component to validate and optimize the behavior of a TRS in order to achieve a specific functionality or performance. In addition to the contributions made directly to the field of the TRS, we have made original contributions to different areas of knowledge thanks to the application of the analysis, design and security methodologies previously presented: • Detection of thermal anomalies in Data Centers. Thanks to the application of the TRS analysis and design methodologies, we successfully implemented a thermal anomaly detection system based on a TRS.We compare the detection performance of Self-Organized- Maps and Growing Neural Gas algorithms. We show how SOM provides better results for Computer Room Air Conditioning anomaly detection, yielding detection rates of 100%, in training data with malfunctioning sensors. We also show that GNG yields better detection and isolation rates for workload anomaly detection, reducing the false positive rate when compared to SOM. • Improving the performance of a harvesting system based on swarm computing and social odometry. Through the implementation of a TRS, we achieved to improve the ability of coordinating a distributed network of autonomous robots. The main contribution lies in the analysis and validation of the incremental improvements that can be achieved with proper use information that exist in the system and that are relevant for the TRS, and the implementation of the appropriated trust algorithms based on such information. • Improving Wireless Mesh Networks security against attacks against the integrity, confidentiality or availability of data and communications supported by these networks. Thanks to the implementation of a TRS we improved the detection time rate against these kind of attacks and we limited their potential impact over the system. • We improved the security of Wireless Sensor Networks against advanced attacks, such as insider attacks, unknown attacks, etc. Thanks to the TRS analysis and design methodologies previously described, we implemented countermeasures against such attacks in a complex environment. In our experiments we have demonstrated that our system is capable of detecting and confining various attacks that affect the core network protocols. We have also demonstrated that our approach is capable of rapid attack detection. Also, it has been proven that the inclusion of the proposed detection mechanisms significantly increases the effort the attacker has to introduce in order to compromise the network. Finally we can conclude that, to all intents and purposes, this thesis offers a useful and applicable knowledge in real-life environments that allows us to maximize the performance of any system based on a TRS. Thus, we deal with the main deficiency of this discipline: the lack of a common and complete base of knowledge and the lack of a methodology for the development of TRS that allow us to analyze, design, secure and deploy TRS in a systematic way.

Basolateral amygdala is not critical for cognitive memory of contextual fear conditioning

Evidence that lesions of the basolateral amygdala complex (BLC) impair memory for fear conditioning in rats, measured by lack of “freezing” behavior in the presence of cues previously paired with footshocks, has suggested that the BLC may be a critical locus for the memory of fear conditioning. However, evidence that BLC lesions may impair unlearned as well as conditioned freezing makes it difficult to interpret the findings of studies assessing conditioned fear with freezing. The present study investigated whether such lesions prevent the expression of several measures of memory for contextual fear conditioning in addition to freezing. On day 1, rats with sham lesions or BLC lesions explored a Y maze. The BLC-lesioned rats (BLC rats) displayed a greater exploratory activity. On day 2, each of the rats was placed in the “shock” arm of the maze, and all of the sham and half of the BLC rats received footshocks. A 24-hr retention test assessed the freezing, time spent per arm, entries per arm, and initial entry into the shock arm. As previously reported, shocked BLC rats displayed little freezing. However, the other measures indicated that the shocked BLC rats remembered the fear conditioning. They entered less readily and less often and spent less time in the shock arm than did the control nonshocked BLC rats. Compared with the sham rats, the shocked BLC rats entered more quickly and more often and spent more time in the shock arm. These findings indicate that an intact BLC is not essential for the formation and expression of long-term cognitive/explicit memory of contextual fear conditioning.

Protective long-term antibody memory by antigen-driven and T help-dependent differentiation of long-lived memory B cells to short-lived plasma cells independent of secondary lymphoid organs

Memory is a hallmark of immunity. Memory carried by antibodies is largely responsible for protection against reinfection with most known acutely lethal infectious agents and is the basis for most clinically successful vaccines. However, the nature of long-term B cell and antibody memory is still unclear. B cell memory was studied here after infection of mice with the rabies-like cytopathic vesicular stomatitis virus, the noncytopathic lymphocytic choriomeningitis virus (Armstrong and WE), and after immunization with various inert viral antigens inducing naive B cells to differentiate either to plasma cells or memory B cells in germinal centers of secondary lymphoid organs. The results show that in contrast to very low background levels against internal viral antigens, no significant neutralizing antibody memory was observed in the absence of antigen and suggest that memory B cells (i) are long-lived in the absence of antigen, nondividing, and relatively resistant to irradiation, and (ii) must be stimulated by antigen to differentiate to short-lived antibody-secreting plasma cells, a process that is also efficient in the bone marrow and always depends on radiosensitive, specific T help. Therefore, for vaccines to induce long-term protective antibody titers, they need to repeatedly provide, or continuously maintain, antigen in minimal quantities over a prolonged time period in secondary lymphoid organs or the bone marrow for sufficient numbers of long-lived memory B cells to mature to short-lived plasma cells.

Effects of temporal association on recognition memory

The influence of temporal association on the representation and recognition of objects was investigated. Observers were shown sequences of novel faces in which the identity of the face changed as the head rotated. As a result, observers showed a tendency to treat the views as if they were of the same person. Additional experiments revealed that this was only true if the training sequences depicted head rotations rather than jumbled views; in other words, the sequence had to be spatially as well as temporally smooth. Results suggest that we are continuously associating views of objects to support later recognition, and that we do so not only on the basis of the physical similarity, but also the correlated appearance in time of the objects.