Web Bot detection using mouse movement

Non-Legitime traffic in terms of automated internet bot traffic is a long-standing problem causing a huge economic impact and lack of trust in companies and administrations worldwide. For years, Artificial Intelligence and especially Machine Learning have been a key players fighting and helping the stakeholder to analyse and detect fraud instances automatically. However, it does not exist a reliable ground truth public dataset to evaluate and compare the proposed methodologies in the literature. Throughout this thesis, it is developed a public dataset consisting of legitimate and fraudulent web mouse movements extracted from real bot engines. In addition, it is evaluated using two Machine Learning models based on Decisions Tree classifier called LightGBM whilst the second one is based on Recurrent Neural Networks outperforming the accuracyEl tráfico no legítimo en términos de tráfico automatizado de bots de Internet es un problema que se perpetua durante el tiempo. Este tráfico provoca un gran impacto económico y desconfianza en empresas y administraciones en todo el mundo. Durante años, la Inteligencia Artificial y especialmente el Machine Learning han sido un jugador clave para lucha y ayuda a la parte interesada a analizar y detectar instancias de fraude automáticamente. Sin embargo, no existe un conjunto de datos públicos fiables y verídicos para evaluar y comparar las metodologías propuestas en la literatura. A lo largo de esta tesis, se ha desarrolado un conjunto de datos público que consiste en movimientos legítimos y fraudulentos de ratón. Además, se evalúa mediante dos modelos Machine Learning basados en un clasificador Decisions Tree llamado LightGBM y el segundo se basa en Redes Neuronales Recurrentes.El tràfic no legítim en termes de trànsit automatitzat de bots d'Internet és un problema que es perpetua durant el temps. Aquest tràfic provoca un gran impacte econòmic i desconfiança en empreses i administracions en tot el món. Durant anys, la Intel·ligència Artificial i especialment el Machine Learning han estat un jugador clau per a la lluita i l'ajuda a la part interessada a analitzar i detectar instàncies de frau automàticament. Però, no existeix un conjunt de dades públiques fiables i verídiques per a avaluar i comparar les metodologies propostes en la literatura. Alllarg d'aquesta tesi, s'ha desenvolupat un conjunt de dades públics que consisteix en moviments legítims i fraudulents de ratolí. A més, s'avalua mitjançant dos models de Machine Learning basats en un classificador Decisions Tree anomenat LightGBM i el segon es basa en Xarxes Neuronals Recurrents

Efficient keyword spotting by capturing long-range interactions with temporal lambda networks

Models based on attention mechanisms have shown unprecedented speech recognition performance. However, they are computationally expensive and unnecessarily complex for keyword spotting, a task targeted to small-footprint devices. This work explores the application of Lambda networks, an alternative framework for capturing long-range interactions without attention, for the keyword spotting task. We propose a novel ResNet-based model by swapping the residual blocks by temporal Lambda layers. Furthermore, the proposed architecture is built upon uni-dimensional temporal convolutions that further reduce its complexity. The presented model does not only reach state-of-the-art accuracies on the Google Speech Commands dataset, but it is 85% and 65% lighter than its Transformer-based (KWT) and convolutional (ResNet15) counterparts while being up to 100× faster. To the best of our knowledge, this is the first attempt to explore the Lambda framework within the speech domain and therefore, we unravel further research of new interfaces based on this architecture.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Detecció de línies usant l'algorisme de Viterbi

Tools to detect lines in noisy images have been studied for years, for example, the detection of roads in topographic images. This project presents a detection algorithm based on the Viterbi algorithm to find a new solution to this problem. This algorithm has been evaluated with a database created specifically for it. Furthermore, we can find a practical application of the algorithm based on rib detection from chest CT.Las herramientas para detectar líneas en imágenes ruidosas han sido estudio durante años, por ejemplo, la detección de caminos en imágenes topográficas. En este trabajo se presenta un algoritmo de detección basado en el algoritmo de Viterbi para buscar una nueva solución a este problema. Este algoritmo ha sido evaluado con una base de datos creada específicamente para éste. Además, podemos encontrar una aplicación práctica de este algoritmo basada en la detección de costillas en un TAC de tórax.Les eines per detectar línies en imatges sorolloses han estat estudi durant anys, per exemple, la detecció de camins en imatges topogràfiques. En aquest treball es presenta un algoritme de detecció basat en l'algoritme de Viterbi per buscar una nova solució a aquest problema. Aquest algorisme ha estat avaluat amb una base de dades creada específicament per a aquest. A més, podem trobar una aplicació pràctica d?aquest algorisme basada en la detecció de costelles en un TAC de tòrax