Secure Computer Network: Strategies and Challengers in Big Data Era

As computer networks have transformed in essential tools, their security has become a crucial problem for computer systems. Detecting unusual values from large volumes of information produced by network traffic has acquired huge interest in the network security area. Anomaly detection is a starting point to prevent attacks, therefore it is important for all computer systems in a network have a system of detecting anomalous events in a time near their occurrence. Detecting these events can lead network administrators to identify system failures, take preventive actions and avoid a massive damage. This work presents, first, how identify network traffic anomalies through applying parallel computing techniques and Graphical Processing Units in two algorithms, one of them a supervised classification algorithm and the other based in traffic image processing. Finally, it is proposed as a challenge to resolve the anomalies detection using an unsupervised algorithm as Deep Learning.Facultad de Informátic

Secure Computer Network: Strategies and Challengers in Big Data Era

As computer networks have transformed in essential tools, their security has become a crucial problem for computer systems. Detecting unusual values from large volumes of information produced by network traffic has acquired huge interest in the network security area. Anomaly detection is a starting point to prevent attacks, therefore it is important for all computer systems in a network have a system of detecting anomalous events in a time near their occurrence. Detecting these events can lead network administrators to identify system failures, take preventive actions and avoid a massive damage. This work presents, first, how identify network traffic anomalies through applying parallel computing techniques and Graphical Processing Units in two algorithms, one of them a supervised classification algorithm and the other based in traffic image processing. Finally, it is proposed as a challenge to resolve the anomalies detection using an unsupervised algorithm as Deep Learning.Facultad de Informátic

Seguridad en redes de computadoras: estrategias y desafíos en la era de big data

As computer networks have transformed in essential tools, their security has become a crucial problem for computer systems. Detecting unusual values from large volumes of information produced by network traffic has acquired huge interest in the network security area. Anomaly detection is a starting point to prevent attacks, therefore it is important for all computer systems in a network have a system of detecting anomalous events in a time near their occurrence. Detecting these events can lead network administrators to identify system failures, take preventive actions and avoid a massive damage. This work presents, first, how identify network traffic anomalies through applying parallel computing techniques and Graphical Processing Units in two algorithms, one of them a supervised classification algorithm and the other based in network traffic image processing. Finally, it is proposed as a challenge to resolve the anomalies detection using an unsupervised algorithm as Deep Learning.Dado que las redes de computadoras se han transformado en una herramienta esencial, su seguridad se ha convertido en un problema crucial para los sistemas de computación. Detectar valores inusuales en grandes volúmenes de información producidos por el tráfico de red ha adquirido un enorme interés en el área de seguridad de redes. La detección de anomalías es el punto de partida para prevenir ataques, por lo tanto es importante para todos los sistemas de computación pertenecientes a una red tener un sistema de detección de eventos anómalos en un tiempo cercano a su ocurrencia. Detectar estos eventos permitiría a los administradores de red identificar fallas en el sistema, tomar acciones preventivas y evitar daños masivos. Este trabajo presenta, primero, cómo identificar anomalías de tráfico en la red aplicando técnicas de computación paralela y Unidades de Procesamiento Gráfico en dos algoritmos, un algoritmo de clasificación supervisada y otro basado en procesamiento de imágenes de tráfico de red. Finalmente, se propone como desafío resolver la detección de anomalías usando un algoritmo no supervisado como Aprendizaje Profundo.Facultad de Informátic

Seguridad en redes de computadoras: estrategias y desafíos en la era de big data

As computer networks have transformed in essential tools, their security has become a crucial problem for computer systems. Detecting unusual values from large volumes of information produced by network traffic has acquired huge interest in the network security area. Anomaly detection is a starting point to prevent attacks, therefore it is important for all computer systems in a network have a system of detecting anomalous events in a time near their occurrence. Detecting these events can lead network administrators to identify system failures, take preventive actions and avoid a massive damage. This work presents, first, how identify network traffic anomalies through applying parallel computing techniques and Graphical Processing Units in two algorithms, one of them a supervised classification algorithm and the other based in network traffic image processing. Finally, it is proposed as a challenge to resolve the anomalies detection using an unsupervised algorithm as Deep Learning.Dado que las redes de computadoras se han transformado en una herramienta esencial, su seguridad se ha convertido en un problema crucial para los sistemas de computación. Detectar valores inusuales en grandes volúmenes de información producidos por el tráfico de red ha adquirido un enorme interés en el área de seguridad de redes. La detección de anomalías es el punto de partida para prevenir ataques, por lo tanto es importante para todos los sistemas de computación pertenecientes a una red tener un sistema de detección de eventos anómalos en un tiempo cercano a su ocurrencia. Detectar estos eventos permitiría a los administradores de red identificar fallas en el sistema, tomar acciones preventivas y evitar daños masivos. Este trabajo presenta, primero, cómo identificar anomalías de tráfico en la red aplicando técnicas de computación paralela y Unidades de Procesamiento Gráfico en dos algoritmos, un algoritmo de clasificación supervisada y otro basado en procesamiento de imágenes de tráfico de red. Finalmente, se propone como desafío resolver la detección de anomalías usando un algoritmo no supervisado como Aprendizaje Profundo.Facultad de Informátic

Seguridad en redes de computadoras: estrategias y desafíos en la era de big data

As computer networks have transformed in essential tools, their security has become a crucial problem for computer systems. Detecting unusual values from large volumes of information produced by network traffic has acquired huge interest in the network security area. Anomaly detection is a starting point to prevent attacks, therefore it is important for all computer systems in a network have a system of detecting anomalous events in a time near their occurrence. Detecting these events can lead network administrators to identify system failures, take preventive actions and avoid a massive damage. This work presents, first, how identify network traffic anomalies through applying parallel computing techniques and Graphical Processing Units in two algorithms, one of them a supervised classification algorithm and the other based in network traffic image processing. Finally, it is proposed as a challenge to resolve the anomalies detection using an unsupervised algorithm as Deep Learning.Dado que las redes de computadoras se han transformado en una herramienta esencial, su seguridad se ha convertido en un problema crucial para los sistemas de computación. Detectar valores inusuales en grandes volúmenes de información producidos por el tráfico de red ha adquirido un enorme interés en el área de seguridad de redes. La detección de anomalías es el punto de partida para prevenir ataques, por lo tanto es importante para todos los sistemas de computación pertenecientes a una red tener un sistema de detección de eventos anómalos en un tiempo cercano a su ocurrencia. Detectar estos eventos permitiría a los administradores de red identificar fallas en el sistema, tomar acciones preventivas y evitar daños masivos. Este trabajo presenta, primero, cómo identificar anomalías de tráfico en la red aplicando técnicas de computación paralela y Unidades de Procesamiento Gráfico en dos algoritmos, un algoritmo de clasificación supervisada y otro basado en procesamiento de imágenes de tráfico de red. Finalmente, se propone como desafío resolver la detección de anomalías usando un algoritmo no supervisado como Aprendizaje Profundo.Facultad de Informátic

Efficient similarity search on multimedia databases

Manipulating and retrieving multimedia data has received increasing attention with the advent of cloud storage facilities. The ability of querying by similarity over large data collections is mandatory to improve storage and user interfaces. But, all of them are expensive operations to solve only in CPU; thus, it is convenient to take into account High Performance Computing (HPC) techniques in their solutions. The Graphics Processing Unit (GPU) as an alternative HPC device has been increasingly used to speedup certain computing processes. This work introduces a pure GPU architecture to build the Permutation Index and to solve approximate similarity queries on multimedia databases. The empirical results of each implementation have achieved different level of speedup which are related with characteristics of GPU and the particular database used.Eje: Workshop Bases de datos y minería de datos (WBDDM)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Efficient similarity search on multimedia databases

Manipulating and retrieving multimedia data has received increasing attention with the advent of cloud storage facilities. The ability of querying by similarity over large data collections is mandatory to improve storage and user interfaces. But, all of them are expensive operations to solve only in CPU; thus, it is convenient to take into account High Performance Computing (HPC) techniques in their solutions. The Graphics Processing Unit (GPU) as an alternative HPC device has been increasingly used to speedup certain computing processes. This work introduces a pure GPU architecture to build the Permutation Index and to solve approximate similarity queries on multimedia databases. The empirical results of each implementation have achieved different level of speedup which are related with characteristics of GPU and the particular database used.Eje: Workshop Bases de datos y minería de datos (WBDDM)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evaluating tradeoff between recall and perfomance of GPU permutation index

Query-by-content, by means of similarity search, is a fundamental operation for applications that deal with multimedia data. For this kind of query it is meaningless to look for elements exactly equal to a given one as query. Instead, we need to measure the dissimilarity between the query object and each database object. This search problem can be formalized with the concept of metric space. In this scenario, the search efficiency is understood as minimizing the number of distance calculations required to answer them. Building an index can be a solution, but with very large metric databases is not enough, it is also necessary to speed up the queries by using high performance computing, as GPU, and in some cases is reasonable to accept a fast answer although it was inexact. In this work we evaluate the tradeoff between the answer quality and time performance of our implementation of Permutation Index, on a pure GPU architecture, used to solve in parallel multiple approximate similarity searches on metric databases.WPDP- XIII Workshop procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Usando sistemas dedicados para computación paralela de propósito general

Los sistemas diseñados para resolver problemas específicos como los procesadores gráficos(GPU), tienen características (bajo precio en relación a su potencia de cálculo, gran paralelismo, optimización para cálculos en coma flotante) muy atractivas para su uso en aplicaciones de propósito general, en problemas relacionados al ámbito científico, de simulación, ingeniería, entre otros. Esto llevó al desarrollo de herramientas y técnicas para facilitar su utilización y transformarlos en una alternativa válida y casera para resolver la mayor cantidad de problemas. En este trabajo se presentan las características básicas de las GPU y las distintas líneas de trabajo a seguir. Estas líneas tienen en común la consideración de la GPU como computadora masivamente paralela. Los problemas a tratar están relacionados a las Redes de Computadoras y las Bases de Datos.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Operaciones en base de datos métricas y modelo CPU-GPU

En la actualidad, debido a la evolución de las tecnologías de información y comunicación, tenemos la posibilidad de almacenar distintos tipos de información. Podemos encontrar, por ejemplo en la Web, docenas de billones de documentos y cientos de millones de imágenes y otros tipos de datos tales como fotografías, audio y video. Esta nueva colección de datos no estructurados admite como modelo a las bases de datos métricas. Ante la gran cantidad de información, para poder recuperar estos datos en forma rápida y eficiente han surgido distintas alternativas de optimización. Una de ellas son estructuras de indexación y algoritmos de búsquedas y otra es la optimización a través de la aplicación de técnicas de computación de alto desempeño. Los sistemas diseñados para resolver problemas específicos como los procesadores gráficos (GPU), han comenzado a ser de gran interés para desarrollar problemas de computación de proposito general ya que proveen un bandwith de memoria extremadamente alto y gran poder computacional necesarios para computación de alta performance y a un bajo costo. La línea de investigación que se propone seguir pretende evaluar la factibilidad de utilizar la GPU como computadora masivamente paralela para obtener soluciones de alto desempeño en base de datos métricas. Entre las operaciones de interés se encuentran las consultas.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI