Symmetry-Adapted Machine Learning for Information Security

Symmetry-adapted machine learning has shown encouraging ability to mitigate the security risks in information and communication technology (ICT) systems. It is a subset of artificial intelligence (AI) that relies on the principles of processing future events by learning past events or historical data. The autonomous nature of symmetry-adapted machine learning supports effective data processing and analysis for security detection in ICT systems without the interference of human authorities. Many industries are developing machine-learning-adapted solutions to support security for smart hardware, distributed computing, and the cloud. In our Special Issue book, we focus on the deployment of symmetry-adapted machine learning for information security in various application areas. This security approach can support effective methods to handle the dynamic nature of security attacks by extraction and analysis of data to identify hidden patterns of data. The main topics of this Issue include malware classification, an intrusion detection system, image watermarking, color image watermarking, battlefield target aggregation behavior recognition model, IP camera, Internet of Things (IoT) security, service function chain, indoor positioning system, and crypto-analysis

Gestió i control de qualitat de servei a xarxes SDN en temps real

Este proyecto se centra en la emergente arquitectura de Software Defined Networking (SDN) para diseñar y desarrollar una aplicación SDN (SDNApp) basada en el paradigma de Servicios de Red bajo demanda (NaaS) para proporcionar y gestionar en tiempo real la Calidad de Servicio (QoS) extremo a extremo a través de una red para aplicaciones en tiempo real, adaptando el plano de control de la red para satisfacer los requisitos de una aplicación o servicio gracias a la utilización de la interfaz estandarizada de OpenFlow, que permite separar el plano de control del de datos y soporta funciones básicas para ofrecer calidad de servicio. El núcleo de la solución es un algoritmo llamado Pathfinder que es responsable de la demanda dinámica y el aprovisionamiento bajo demanda de recursos de red según los cambios de requisitos de la aplicación. El enfoque adoptado en el algoritmo principal es utilizar un algoritmo “Less-Greedy”. Esto significa que el algoritmo, a diferencia de la mayoría de algoritmos “Greedy” de QoS, no sólo trata de encontrar un camino óptimo, sino que también tiene en cuenta la implicación de otro tráfico en la red utilizando mecanismos de supervisión del estado de enlaces y puertos. La SDNApp Pathfinder es un módulo externo en desarrollo que ha sido diseñado para ser embebido en la Capa de Control de Red (NCL) desarrollada dentro del proyecto europeo FP7 OFERTIE, que se ha implementado dentro del “framework” OpenNaaS que permite a las aplicaciones suministrarse de servicios bajo demanda, de recursos de red y capacidades dinámicamente. Sin embargo, el proyecto tiene en cuenta también el funcionamiento de la aplicación central junto con un controlador OpenFlow y utiliza sus técnicas específicas para proporcionar y mantener la Calidad de Servicio de extremo a extremo. Sin la NCL, se depende de aplicaciones paralelas como mecanismos para realizar todas sus funcionalidades junto un controlador OpenFlow en una red de un solo dominio. Actualmente, el algoritmo está en un estado funcional experimental y considera el ancho de banda disponible para evitar el enrutamiento a través de enlaces de red que podrían congestionarse fácilmente