Towards a user network profiling for internal security using top-K rankings similarity measures

A major goal of current computer network security systems is to protect the network from outside attackers; however, protecting the network from its own users is still an unattended problem. In campus area networks, the risk of having internal attacks is high because of their topologies and the amount of users. This work proposes a new approach to identify whether a network user is having or not a normal behavior, by analyzing host traffic using top-k ranking similarity measures. The result of this analysis could be an input of intrusion detection systems. The document presents an experiment where real-time traffic of different users in a campus area network is compared to a reference traffic that corresponds to one of them

Computación gráfica interactiva: de la física de las partículas a angry birds

Hugo I. Piza-Dávila es maestro y doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav) Guadalajara, y miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Es profesor investigador del ITESO en el Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática (DESI). El tema de la charla es la computación gráfica y las posibilidades que tienen en diferentes campos, especialmente en el área de videojuegos, debido a su rentabilidad e impacto económico y cultural. Importantes centros de investigación la aprovechan para propósitos como la predicción de fenómenos naturales, la simulación de procesos tales como vuelos o cirugías asistidas por computadora. Apunta que en la industria de los videojuegos actualmente existe una gran demanda por reclutar nuevos talentos, no sólo de ingenieros si no también de diseñadores, guionistas y otros profesionales relacionados. Duración de grabación: 1:36:0

Café Scientifique

Hugo I. Piza-Dávila es maestro y doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav) Guadalajara, y miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Es profesor investigador del ITESO en el Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática (DESI). El tema de la charla es la computación gráfica y las posibilidades que tienen en diferentes campos, especialmente en el área de videojuegos, debido a su rentabilidad e impacto económico y cultural. Importantes centros de investigación la aprovechan para propósitos como la predicción de fenómenos naturales, la simulación de procesos tales como vuelos o cirugías asistidas por computadora. Apunta que en la industria de los videojuegos actualmente existe una gran demanda por reclutar nuevos talentos, no sólo de ingenieros si no también de diseñadores, guionistas y otros profesionales relacionados

A Fast Implementation for the Typical Testor Property Identification Based on an Accumulative Binary Tuple

In this paper, we introduce a fast implementation of the CT EXT algorithm for testor property identification, that is based on an accumulative binary tuple. The fast implementation of the CT EXT algorithm (one of the fastest algorithms reported), is designed to generate all the typical testors from a training matrix, requiring a reduced number of operations. Experimental results using this fast implementation and the comparison with other state-of-the-art algorithms that generate typical testors are presented

Un algoritmo de clasificación incremental basado en los k vecinos más similares para datos mezclados

En este trabajo, se presenta un algoritmo de clasificación incremental basado en los k vecinos más similares, el cual permite trabajar con datos mezclados y funciones de semejanza que no necesariamente son distancias. El algoritmo presentado es adecuado para procesar grandes conjuntos de datos, debido a que sólo almacena en la memoria principal de la computadora los k vecinos más similares procesados hasta el paso t, recorriendo una sola vez el conjunto de datos de entrenamiento. Se presentan resultados obtenidos con diversos conjuntos de datos sintéticos y reales. This paper presents an incremental k-most similar neighbor classifier, for mixed data and similarity functions that are not necessarily distances. The algorithm presented is suitable for processing large data sets, because it only stores in main memory the k most similar neighbors processed until step t, traversing only once the training data set. Several experiments with synthetic and real data are presented

An evolutionary algorithm with acceleration operator to generate a subset of typical testors

This paper is focused on introducing a Hill-Climbing algorithm as a way to solve the problem of generating typical testors – or non-reducible descriptors – from a training matrix. All the algorithms reported in the state-of-the-art have exponential complexity. However, there are problems for which there is no need to generate the whole set of typical testors, but it suffices to find only a subset of them. For this reason, we introduce a Hill-Climbing algorithm that incorporates an acceleration operation at the mutation step, providing a more efficient exploration of the search space. The experiments have shown that, under the same circumstances, the proposed algorithm performs better than other related algorithms reported so far