CONDOR: A Hybrid IDS to Offer Improved Intrusion Detection

Intrusion Detection Systems are an accepted and very useful option to monitor, and detect malicious activities. However, Intrusion Detection Systems have inherent limitations which lead to false positives and false negatives; we propose that combining signature and anomaly based IDSs should be examined. This paper contrasts signature and anomaly-based IDSs, and critiques some proposals about hybrid IDSs with signature and heuristic capabilities, before considering some of their contributions in order to include them as main features of a new hybrid IDS named CONDOR (COmbined Network intrusion Detection ORientate), which is designed to offer superior pattern analysis and anomaly detection by reducing false positive rates and administrator intervention

Editorial

In the last years, the Latin-American Journal of Computing (LAJC) has served as a venue to showcase groundbreaking research in different areas of Informatics and Computer Science. In our current issue, we have witnessed the resurgence of computer modeling as a fascinating and powerful tool for shaping our future by tackling important day-to-day problems. We are thrilled to present to our readership, a collection of exceptional papers in this field, which emphasize the  transformative power of computer modeling and mathematics to understand and solve problems in various domains. Firstly, exploring the realm of early warning systems, Anika Manz et al. underscore the significance of accurate modeling techniques in detecting emergency situations and implementing necessary safety measures. Their work examines the performance of the SWASH model in the Ericeira prototype, comparing it with the HIDRALERTA early warning system. Their findings demonstrate the need to select the most suitable modeling approach for enhancing the accuracy and reliability of early warning systems. In the domain of disease prediction, Ilha da Silva et al. analyze the widely used Susceptible-Infected-Recovered (SIR) model and its implications for understanding illness spreading in a population. By emphasizing the non-linear nature of the SIR model's dynamics, the authors highlight the necessity of employing numerical methods to obtain approximate solutions. Likewise, Carolina Maurmann et al. tackle the intriguing question of disease spreading between distinct populations, each possessing partial immunity to circulating strains. This study contributes to the understanding of the application of multi-fractional compartmental models in epidemiology. In addition to these remarkable contributions, LAJC also presents some studies in other important applications of computer modeling. For instance, Rafael da Silva et al. discusses the dynamic behavior of large structures such as bridges and viaducts, the performance of which requires frequent monitoring. The authors discuss the importance of modeling the deflection of these structures; particularly, when the chances of having adverse maintenance conditions increase due to the vibrations produced by heavy vehicles. Similarly, Elisa Ferreira et al. explore the stiffness coefficient problem in micro and nano beams. By introducing Landweber's iterative regularization method, the authors propose a more stable solution for identifying stiffness in such structures, even in the presence of noise in strain measurements. In short, the latest issue of LAJC highlights the critical evaluation of computer modeling approaches, the selection of appropriate numerical methods, and the consideration of dynamic complexities across various domains. The works submitted to this issue demonstrate an increasing research interest in this area to solve complex problems, calling out to constant collaboration, knowledge exchange, and innovation within the community of computer scientists.We invite our readership to explore this new issue, which showcase interesting studies that invite us to embrace problem solving techniques leveraged by the transformative power of computer modeling and its profound impact on our society.En los últimos años, la Revista Latin-American Journal of Computing (LAJC) ha servido como un espacio para presentar investigaciones de vanguardia en diferentes áreas de la Informática y las Ciencias de la Computación. En nuestro número actual, hemos sido testigos del resurgimiento del modelado computacional como una herramienta fascinante y poderosa para dar forma a nuestro futuro al abordar importantes problemas cotidianos. Estamos encantados de presentar a nuestros lectores una colección de artículos excepcionales en este campo, que enfatizan el poder transformador del modelado computacional y las matemáticas para comprender y resolver problemas en varios dominios. En primer lugar, explorando el ámbito de los sistemas de alerta temprana, Anika Manz et al. resalta la importancia de las técnicas de modelado precisas para detectar situaciones de emergencia e implementar las medidas de seguridad necesarias. Su trabajo examina el rendimiento del modelo SWASH en el prototipo de Ericeira, comparándolo con el sistema de alerta temprana HIDRALERTA. Sus hallazgos demuestran la necesidad de seleccionar el enfoque de modelado más adecuado para mejorar la precisión y confiabilidad de los sistemas de alerta temprana. En el dominio de la predicción de enfermedades, Ilha da Silva et al. analiza el ampliamente utilizado modelo Susceptible-Infectado-Recuperado (SIR) y sus implicaciones para comprender la propagación de enfermedades en una población. Al enfatizar la naturaleza no lineal de la dinámica del modelo SIR, los autores destacan la necesidad de emplear métodos numéricos para obtener soluciones aproximadas. Asimismo, Carolina Maurmann et al. abordan la intrigante pregunta relacionada con la propagación de enfermedades entre distintas poblaciones, cada una de las cuales posee inmunidad parcial a las cepas circulantes. Este estudio contribuye a la comprensión de la aplicación de modelos compartimentales multi-fraccionados en epidemiología. Además de estas notables contribuciones, LAJC también presenta algunos estudios en otras aplicaciones importantes del modelado computacional. Por ejemplo, Rafael da Silva et al. analiza el comportamiento dinámico de grandes estructuras como puentes y viaductos, cuyo desempeño requiere un monitoreo frecuente. Los autores discuten la importancia de modelar la deflexión de estas estructuras; particularmente, cuando aumentan las posibilidades de tener condiciones de mantenimiento adversas debido a las vibraciones producidas por los vehículos pesados. Del mismo modo, Elisa Ferreira et al. explora el problema del coeficiente de rigidez en micro y nano vigas. Al introducir el método de regularización iterativo de Landweber, los autores proponen una solución más estable para identificar la rigidez de dichas estructuras, incluso en presencia de ruido en las mediciones de deformación. En resumen, el último número de LAJC destaca la evaluación crítica de los enfoques de modelado computacional, la selección de métodos numéricos apropiados y la consideración de complejidades dinámicas en varios dominios. Los trabajos presentados en este número demuestran un creciente interés de investigación en esta área para resolver problemas complejos, llamando a la colaboración constante, el intercambio de conocimientos y la innovación dentro de la comunidad de científicos informáticos. Invitamos a nuestros lectores a explorar este nuevo número, que muestra estudios interesantes que nos invitan a adoptar técnicas de resolución de problemas apalancadas por el poder transformador del modelado computacional y su profundo impacto en nuestra sociedad

Editorial

The constant evolution of Computer Science challenges researchers to push the boundaries of innovation within a multidisciplinary landscape. From the Editorial of the Latin-American Journal of Computing, we are pleased to present to our readership this number, which showcases cutting-edge research in different applications of this field. The first article explores the application of Pappus-Guldin Theorems in solid modeling using spline interpolation. Here, researchers demonstrate the potential of mathematical analysis in order to deliver more cost-effective computing-based solutions to possibly optimize industrial packaging design. Similarly, in the second article, numerical modeling is used to overcome the limitations of traditional approaches for analyzing linear elastic fracture mechanics by comparing the results obtained using commercial and open- source platforms. Conversely, the work featured in the third article presents essentially non-oscillatory schemes for understanding the flow of two-phase fluids in oil extraction scenarios. Numerical methods are successfully employed to analyze mixing profiles of saturated water and petroleum fluids, demonstrating their importance for understanding fluid dynamics in porous materials. Likewise, the fourth article explores the usage of particle swarm optimization for enhancing the efficiency of a single-phase variable reluctance motor design. The authors demonstrate that minimizing copper losses is possible through finite element method analysis. Addressing the evolving landscape of cybersecurity is the focus of the fifth article. The authors introduce a methodology for categorizing and updating attacks on web services, which contributes to a better understanding of vulnerabilities for preventing web-based attacks. In addition, the sixth article discusses the optimization of resource allocation on Cloud Computing by predicting traffic flow. The researchers employ machine learning models like ARIMA, Monte Carlo, and XGBoost for such predictive analysis. Finally, the seventh and eight articles cover medical diagnosis and educational needs, respectively. In the former, an early-diagnosis method for Alzheimer's is featured using magnetic resonance imaging and the VGG16 Algorithm. The authors justify the effectiveness of employing AI to aid the diagnosis of such disease with a capacity exceeding 82 per cent. In the latter, machine learning and text mining techniques are used to explore open educational resources (OER) for automatically identifying topics, enhancing their description and  categorization. In conclusion, the articles brought to you in this number provides a unique perspective to the different applications of Computer Science, and the dynamic nature of the research carried out in this contemporary discipline. Thanks to the authors who contributed to the ever-growing body of knowledge in this field, wishing them, and all our readers, a successful year 2024. “Let science be the vessel to carry our dreams beyond the limits of our imagination”La constante evolución de las Ciencias de la Computación desafía a los investigadores a ampliar los límites de la innovación dentro de un panorama multidisciplinario. Desde la Editorial de la Revista Latin-American Journal of Computing, tenemos el agrado de presentar a nuestros lectores este número, el cual muestra investigaciones de vanguardia en diferentes aplicaciones de este campo. El primer artículo explora la aplicación de los teoremas de Pappus-Guldin en el modelado de sólidos mediante interpolación spline. Aquí, los investigadores demuestran el potencial del análisis matemático para ofrecer soluciones informáticas más rentables para posiblemente optimizar el diseño de envases industriales. De manera similar, en el segundo artículo, se utiliza el modelado numérico para superar las limitaciones de los enfoques tradicionales en el análisis de la mecánica de fracturas elásticas lineales, comparando los resultados obtenidos utilizando plataformas comerciales y de código abierto. Por el contrario, el trabajo presentado en el tercer artículo presenta esquemas esencialmente no oscilatorios para comprender el flujo de fluidos de dos fases en escenarios de extracción de petróleo. Los métodos numéricos se emplean con éxito para analizar los perfiles de mezcla de agua saturada y fluidos derivados del petróleo, lo que demuestra su importancia para comprender la dinámica de fluidos en materiales porosos. Así mismo, el cuarto artículo explora el uso de la optimización por enjambre de partículas para mejorar la eficiencia de un diseño de motor monofásico de reluctancia variable. Los autores demuestran que es posible minimizar las pérdidas de cobre mediante el análisis del método de elementos finitos. El enfoque del quinto artículo aborda el panorama cambiante de la ciberseguridad. Los autores presentan una metodología para categorizar y actualizar ataques a servicios web, lo que contribuye a una mejor comprensión de las vulnerabilidades para prevenir estos ataques. Adicionalmente, el sexto artículo analiza la optimización de la asignación de recursos en Cloud Computing mediante la predicción del flujo de tráfico. Los investigadores emplean modelos de aprendizaje automático como ARIMA, Monte Carlo y XGBoost para dicho análisis predictivo. Finalmente, los artículos séptimo y octavo cubren el diagnóstico médico y las necesidades educativas, respectivamente. En el primero, se presenta un método de diagnóstico temprano del Alzheimer mediante resonancia magnética y el algoritmo VGG16. Los autores justifican la eficacia del empleo de la IA para ayudar al diagnóstico de dicha enfermedad con una capacidad superior al 82 por ciento. En el último artículo, se utilizan técnicas de aprendizaje automático y minería de textos para explorar recursos educativos abiertos (REA) para identificar tópicos automáticamente, mejorando su descripción y categorización. En conclusión, los artículos presentados en este número brindan una perspectiva única de las diferentes aplicaciones de las Ciencias de la Computación y la naturaleza dinámica de la investigación llevada a cabo en esta disciplina contemporánea. Gracias a los autores que contribuyeron al creciente cuerpo de conocimiento de este campo, deseándoles a ellos y a todos nuestros lectores un exitoso año 2024. “Dejemos que la ciencia sea el vehículo para llevar nuestros sueños más allá de los límites de nuestra imaginación”

Cribado de Citomegalovirus en mujeres embarazadas

Introduction: Cytomegalovirus (CMV) is a DNA virus of the family Herpesviridae, constitutes one of the main causes of congenital infections in the world, the overall prevalence of births in developed countries is 0.64% and the incidence of 1% -7%. The rate of acquisition of CMV in pregnant women is 2% per year, in the medium-high socioeconomic level and 6% at lower levels. The susceptibility is greater in African-American and Hispanic women. The risk ofmaternal-fetal transmission increases with advancing gestational age, also (30-40%) depends on maternal primary infection both seroconversion and in the revival (1-2%), highlighting that the pre-existing maternal immunity not prevent intrauterine transmission or the development of the disease. Objective: To evaluate the frequency of Cytomegalovirus infection in pregnant women. Material and methods: a study of non-experimental, observational -cross in the pro-life basic Hospital, of the city of Latacunga,Ecuador. Analyzed 981 results of screening for IgG and IgM for CMV, pregnant womages between 14 and 45 years who were enrolled in the first trimester of pregnancy, the period between January 1, 2013 to December 31, 2016. Descriptive statistical methods were used. Results: IgG positive was 95.7% and no positive result for IgM. Conclusions: We cannot support universal screening for CMV, by the low prevalence of infection.Introducción: El citomegalovirus(CMV)es un ADN virus, de la familia Herpesviridae, constituye una de las principales causas de infecciones congénitas en el mundo, la prevalencia general de nacimientos en países desarrollados es de 0,64% y la incidencia del 1% -7%. La tasa de adquisición de CMV en mujeres embarazadas es de 2% anual,en el nivel socioeconómico medio-alto y 6% en niveles más bajos. La susceptibilidad es mayor en mujeres afroamericanas e hispanas. El riesgo de transmisión materno-fetalseincrementa con el avance de la edad gestacional, además depende de la seroconversión materna tanto en la primoinfección (30-40%) como en la reactivación (1-2%), poniendo en evidencia que la inmunidad materna preexistente no previene la transmisión intrauterina o el desarrollo de la enfermedad. Objetivo: Evaluar la frecuencia deinfección por Citomegalovirus en mujeres embarazadas. Material y métodos: Se realizó un estudio no experimental, observacional –transversal en el Hospital Básico PROVIDA, de la cuidad de Latacunga, Ecuador. Se analizaron 981 resultados de screening de IgG e IgM para CMV, de mujeres gestantes en edades entre 14 y 45 años que cursaban el primer trimestre de embarazo, del periodo comprendido entre el 1 de enero de 2013 al 31 de diciembre de 2016.Se utilizaron métodos estadísticos descriptivos. Resultados: La IgG fue positiva el 95,7% y ningún resultado positivo para IgM. Conclusiones: No podemos apoyar el cribado universal de CMV, por la baja prevalencia de primoinfeccion

Cribado de Citomegalovirus en mujeres embarazadas

Introduction: Cytomegalovirus (CMV) is a DNA virus of the family Herpesviridae, constitutes one of the main causes of congenital infections in the world, the overall prevalence of births in developed countries is 0.64% and the incidence of 1% -7%. The rate of acquisition of CMV in pregnant women is 2% per year, in the medium-high socioeconomic level and 6% at lower levels. The susceptibility is greater in African-American and Hispanic women. The risk ofmaternal-fetal transmission increases with advancing gestational age, also (30-40%) depends on maternal primary infection both seroconversion and in the revival (1-2%), highlighting that the pre-existing maternal immunity not prevent intrauterine transmission or the development of the disease. Objective: To evaluate the frequency of Cytomegalovirus infection in pregnant women. Material and methods: a study of non-experimental, observational -cross in the pro-life basic Hospital, of the city of Latacunga,Ecuador. Analyzed 981 results of screening for IgG and IgM for CMV, pregnant womages between 14 and 45 years who were enrolled in the first trimester of pregnancy, the period between January 1, 2013 to December 31, 2016. Descriptive statistical methods were used. Results: IgG positive was 95.7% and no positive result for IgM. Conclusions: We cannot support universal screening for CMV, by the low prevalence of infection.Introducción: El citomegalovirus(CMV)es un ADN virus, de la familia Herpesviridae, constituye una de las principales causas de infecciones congénitas en el mundo, la prevalencia general de nacimientos en países desarrollados es de 0,64% y la incidencia del 1% -7%. La tasa de adquisición de CMV en mujeres embarazadas es de 2% anual,en el nivel socioeconómico medio-alto y 6% en niveles más bajos. La susceptibilidad es mayor en mujeres afroamericanas e hispanas. El riesgo de transmisión materno-fetalseincrementa con el avance de la edad gestacional, además depende de la seroconversión materna tanto en la primoinfección (30-40%) como en la reactivación (1-2%), poniendo en evidencia que la inmunidad materna preexistente no previene la transmisión intrauterina o el desarrollo de la enfermedad. Objetivo: Evaluar la frecuencia deinfección por Citomegalovirus en mujeres embarazadas. Material y métodos: Se realizó un estudio no experimental, observacional –transversal en el Hospital Básico PROVIDA, de la cuidad de Latacunga, Ecuador. Se analizaron 981 resultados de screening de IgG e IgM para CMV, de mujeres gestantes en edades entre 14 y 45 años que cursaban el primer trimestre de embarazo, del periodo comprendido entre el 1 de enero de 2013 al 31 de diciembre de 2016.Se utilizaron métodos estadísticos descriptivos. Resultados: La IgG fue positiva el 95,7% y ningún resultado positivo para IgM. Conclusiones: No podemos apoyar el cribado universal de CMV, por la baja prevalencia de primoinfeccion

Development and validation of HERWIG 7 tunes from CMS underlying-event measurements

This paper presents new sets of parameters (“tunes”) for the underlying-event model of the HERWIG7 event generator. These parameters control the description of multiple-parton interactions (MPI) and colour reconnection in HERWIG7, and are obtained from a fit to minimum-bias data collected by the CMS experiment at s=0.9, 7, and 13Te. The tunes are based on the NNPDF 3.1 next-to-next-to-leading-order parton distribution function (PDF) set for the parton shower, and either a leading-order or next-to-next-to-leading-order PDF set for the simulation of MPI and the beam remnants. Predictions utilizing the tunes are produced for event shape observables in electron-positron collisions, and for minimum-bias, inclusive jet, top quark pair, and Z and W boson events in proton-proton collisions, and are compared with data. Each of the new tunes describes the data at a reasonable level, and the tunes using a leading-order PDF for the simulation of MPI provide the best description of the dat

Search for Physics beyond the Standard Model in Events with Overlapping Photons and Jets

Results are reported from a search for new particles that decay into a photon and two gluons, in events with jets. Novel jet substructure techniques are developed that allow photons to be identified in an environment densely populated with hadrons. The analyzed proton-proton collision data were collected by the CMS experiment at the LHC, in 2016 at root s = 13 TeV, and correspond to an integrated luminosity of 35.9 fb(-1). The spectra of total transverse hadronic energy of candidate events are examined for deviations from the standard model predictions. No statistically significant excess is observed over the expected background. The first cross section limits on new physics processes resulting in such events are set. The results are interpreted as upper limits on the rate of gluino pair production, utilizing a simplified stealth supersymmetry model. The excluded gluino masses extend up to 1.7 TeV, for a neutralino mass of 200 GeV and exceed previous mass constraints set by analyses targeting events with isolated photons.Peer reviewe

Measurement of the top quark forward-backward production asymmetry and the anomalous chromoelectric and chromomagnetic moments in pp collisions at √s = 13 TeV

Abstract The parton-level top quark (t) forward-backward asymmetry and the anomalous chromoelectric (d̂ t) and chromomagnetic (μ̂ t) moments have been measured using LHC pp collisions at a center-of-mass energy of 13 TeV, collected in the CMS detector in a data sample corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb−1. The linearized variable AFB(1) is used to approximate the asymmetry. Candidate t t ¯ events decaying to a muon or electron and jets in final states with low and high Lorentz boosts are selected and reconstructed using a fit of the kinematic distributions of the decay products to those expected for t t ¯ final states. The values found for the parameters are AFB(1)=0.048−0.087+0.095(stat)−0.029+0.020(syst),μ̂t=−0.024−0.009+0.013(stat)−0.011+0.016(syst), and a limit is placed on the magnitude of | d̂ t| < 0.03 at 95% confidence level. [Figure not available: see fulltext.

Measurement of t(t)over-bar normalised multi-differential cross sections in pp collisions at root s=13 TeV, and simultaneous determination of the strong coupling strength, top quark pole mass, and parton distribution functions

Peer reviewe

MUSiC : a model-unspecific search for new physics in proton-proton collisions at root s=13TeV

Results of the Model Unspecific Search in CMS (MUSiC), using proton-proton collision data recorded at the LHC at a centre-of-mass energy of 13 TeV, corresponding to an integrated luminosity of 35.9 fb(-1), are presented. The MUSiC analysis searches for anomalies that could be signatures of physics beyond the standard model. The analysis is based on the comparison of observed data with the standard model prediction, as determined from simulation, in several hundred final states and multiple kinematic distributions. Events containing at least one electron or muon are classified based on their final state topology, and an automated search algorithm surveys the observed data for deviations from the prediction. The sensitivity of the search is validated using multiple methods. No significant deviations from the predictions have been observed. For a wide range of final state topologies, agreement is found between the data and the standard model simulation. This analysis complements dedicated search analyses by significantly expanding the range of final states covered using a model independent approach with the largest data set to date to probe phase space regions beyond the reach of previous general searches.Peer reviewe