Entre cuerpos y milongas : una aproximación antropológica al tango queer en Bogotá

En la presente propuesta de investigación, el lector se va a encontrar con una intención clara de describir las diversas maneras bajo las cuales se construye el cuerpo, dejando de lado ese prototipo ideal y legítimo que se tiene respecto a éste, en la sociedad. Esta descripción será con base en la práctica del Tango Queer, una práctica del siglo XXI que se introduce de una forma contestataria al tango tradicional, y en general, a la manera tradicional en la que está constituido el campo social. Mi propuesta por lo tanto, plantea un análisis teórico-práctico desde los conceptos de performatividad y embodiment con el fin de ver cómo se puede construir el cuerpo y, a partir de éste, cómo se pueden deconstruir otro tipo de categorías como el género. Es así como, se realizó un recorrido en un principio etnográfico para la descripción de los elementos pertenecientes al tango y al tango queer para luego pasar a la parte teórica en donde se acoge desde el discurso hasta la práctica. En los resultados se evidenció, la importancia que los practicantes de tango queer dan a generar espacios revolucionarios y reproductores de matrices diversas a las ya establecidas en la sociedad, esto implica un cambio en la percepción de ellos frente a su cotidianidad, una cotidianidad que se replantea la legitimación estricta de los cuerpos y la plasticidad de los conceptos como género y sexualidad.In the present research proposal the reader will find a clear intention to describe the various ways in which the body is constructed, leaving aside the ideal and legitimate prototype that is held towards it in society. This description will be based on the practice of Tango Queer, a practice of the 21st century that is introduced in opposition to traditional tango, and in general, to the traditional way in which this social field is constituted. My proposal therefore suggests a theoretical-practical analysis based on the concepts of performativity and embodiment in order to see how the body can be constructed and how other categories, such as gender, can be deconstructed as consequence. Thus, an ethnographic work was made in order to describe the elements of tango and tango queer, and then, the theoretical part dealt with discourse and the practice itself. The results showed the importance of queer tango practitioners due to its generation of revolutionary spaces and as breeders of emerging categories different from those already established in society, this implies a shift in their perception of them in relation to their daily life, a routine that rethinks the strict legitimation of bodies and the plasticity of concepts such as gender and sexuality

IoT Dataset Validation Using Machine Learning Techniques for Traffic Anomaly Detection

This article belongs to the Special Issue Sensor Network Technologies and Applications with Wireless Sensor Devices[Abstract] With advancements in engineering and science, the application of smart systems is increasing, generating a faster growth of the IoT network traffic. The limitations due to IoT restricted power and computing devices also raise concerns about security vulnerabilities. Machine learning-based techniques have recently gained credibility in a successful application for the detection of network anomalies, including IoT networks. However, machine learning techniques cannot work without representative data. Given the scarcity of IoT datasets, the DAD emerged as an instrument for knowing the behavior of dedicated IoT-MQTT networks. This paper aims to validate the DAD dataset by applying Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, AdaBoost, and Support Vector Machine to detect traffic anomalies in IoT. To obtain the best results, techniques for handling unbalanced data, feature selection, and grid search for hyperparameter optimization have been used. The experimental results show that the proposed dataset can achieve a high detection rate in all the experiments, providing the best mean accuracy of 0.99 for the tree-based models, with a low false-positive rate, ensuring effective anomaly detection.This project was funded by the Accreditation, Structuring, and Improvement of Consolidated Research Units and Singular Centers (ED431G/01), funded by Vocational Training of the Xunta de Galicia endowed with EU FEDER funds and Spanish Ministry of Science and Innovation, via the project PID2019-111388GB-I00Xunta de Galicia; ED431G/0

Cómo afectan las variaciones del precio del petróleo a las principales variables macroeconómicas de los países exportadores

31 páginas incluye diagramas​En la actualidad, las fluctuaciones en el precio del petróleo están generando gran incertidumbre a nivel mundial, especialmente en países líderes en extracción y exportación de petróleo. Por tal razón, este trabajo presenta un análisis de este choque para los casos de Colombia, Ecuador y Venezuela, principales países exportadores de petróleo en Suramérica. Para el análisis se utilizaron datos trimestrales entre el período 2000 - 2014. Se estimó un modelo VARX, para determinar cómo afecta el precio del petróleo a variables macroeconómicas (PIB, IPC, Desempleo, Tasa de cambio). Se usó este modelo ya que permite incluir variables exógenas como el precio del petróleo para estos países. Los resultados muestran que para el periodo analizado el impulso respuesta no arroja significancia en estas variables. ​ Nota: Para consultar la carta de autorización de publicación de este documento por favor copie y pegue el siguiente enlace en su navegador de internet: http://intellectum.unisabana.edu.co/handle/10818/2137

Annotated Dataset for Anomaly Detection in a Data Center with IoT Sensors

[Abstract] The relative simplicity of IoT networks extends service vulnerabilities and possibilities to different network failures exhibiting system weaknesses. Therefore, having a dataset with a sufficient number of samples, labeled and with a systematic analysis, is essential in order to understand how these networks behave and detect traffic anomalies. This work presents DAD: a complete and labeled IoT dataset containing a reproduction of certain real-world behaviors as seen from the network. To approximate the dataset to a real environment, the data were obtained from a physical data center, with temperature sensors based on NFC smart passive sensor technology. Having carried out different approaches, performing mathematical modeling using time series was finally chosen. The virtual infrastructure necessary for the creation of the dataset is formed by five virtual machines, a MQTT broker and four client nodes, each of them with four sensors of the refrigeration units connected to the internal IoT network. DAD presents a seven day network activity with three types of anomalies: duplication, interception and modification on the MQTT message, spread over 5 days. Finally, a feature description is performed, so it can be used for the application of the various techniques of prediction or automatic classification.This project was funded by the Accreditation, Structuring, and Improvement of Consolidated Research Units and Singular Centers (ED431G/01), funded by Vocational Training of the Xunta de Galicia endowed with EU FEDER funds. This research was partially supported by the Ministry of Science and Innovation, Spain’s National Research and Development Plan, through the PID2019-111388GB-I00 projectXunta de Galicia; ED431G/0

Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de anomalías de tráfico en entornos IoT

Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 5032V01[Abstract] The huge number of lightweight devices interconnected in IoT infrastructures generates a large amount of vulnerable information. In this field, techniques based on supervised machine learning have gained credibility as a successful approach for anomaly detection in IoT networks. This thesis proposes the detection of traffic anomalies in IoT through the application of supervised machine learning algorithms. Given the absence of datasets in the required conditions, two new ones were generated using the MQTT protocol and the CoAP protocol, respectively. Both present three types of anomalies in the payload of the messages and are based on data from a real CPD network of temperature sensors. For the mathematical modeling of the temperature values, the STL method of time series decomposition was used. For the classification, Linear Regressions, Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machines, and AdaBoost were applied. After using various preprocessing techniques and algorithms, as well as hyperparameterization for model optimization, the results show, using different traditional metrics, that classifiers can achieve a high detection rate in all experiments. Tree-based models present the best results.[Resumen] El ingente número de dispositivos ligeros interconectados en las infraestructuras IoT genera una gran cantidad de información vulnerable. En este ámbito, las técnicas basadas en aprendizaje automático supervisado han ganado credibilidad como una aproximación exitosa para la detección de anomalías en redes IoT. Esta tesis propone la detección de anomalías de tráfico en IoT mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Ante la ausencia de datasets en las condiciones requeridas, se generaron dos nuevos empleando el protocolo MQTT y el protocolo CoAP, respectivamente. Ambos presentan tres tipos de anomalías en el payload de los mensajes, y están basados en los datos de una red de sensores de temperatura de un CPD real. Para el modelado matemático de los valores de temperatura, se empleó el método STL de descomposición de series temporales. Para la clasificación, se aplicaron Regresiones Lineales, Naive Bayes, Random Forest, Máquinas de Vectores de Soporte y AdaBoost. Tras utilizar diversas técnicas y algoritmos de pre-procesado, así como hiperparametrización para la optimización de los modelos, los resultados muestran, utilizando diferentes métricas tradicionales, que los clasificadores pueden lograr una alta tasa de detección en todos los experimentos. Los modelos basados en árboles presentan los mejores resultados.[Resumo] O inxente número de dispositivos lixeiros interconectados nas infraestruturas IoT xera unha grande cantidade de información vulnerable. Neste ámbito, as técnicas baseadas en aprendizaxe automática supervisada gañaron credibilidade como unha aproximación exitosa para a detección de anomalías en redes IoT. Esta tese propón a detección de anomalías de tráfico en IoT mediante a aplicación de algoritmos de aprendizaxe automática supervisada. Ante a ausencia de datasets nas condicións requiridas, xeráronse dous novos empregando o protocolo MQTT e o protocolo CoAP, respectivamente. Ambos presentan tres tipos de anomalías no payload das mensaxes, e están baseados nos datos dunha rede de sensores de temperatura dun CPD real. Para o modelado matemático dos valores de temperatura, empregouse o método STL de descomposición de series temporais. Para a clasificación, aplicáronse Regresi´ons Lineais, Naive Bayes, Random Forest, Máquinas de Vectores de Soporte e Adaboost. Tras utilizar diversas técnicas e algoritmos de preprocesado, así como hiperparametrización para a optimización dos modelos, os resultados mostran, utilizando diferentes métricas tradicionais, que os clasificadores poden lograr unha alta taxa de detección en todos os experimentos. Os modelos baseados en árbores presentan os mellores resultados

Eficiência no setor financeiroentre (1995-2008)

In this paper the efficiency of fifteen commercial Banks of Colombia during the period 1995 and 2008 is proved. The efficiency is measured through production factors returns, in this case loans and salaries on bank incomes. As theoretical model Cobb-Douglas functions are used, and data panel is used as econometric model. Returns are analyzed in fixed effects model, because the sample is the total of the population of commercial banks in Colombia. The models analyzed are made with effects per year and per bank. One of the interesting results is that banking sector during the analyzed period presents constant returns to scale. There is less efficiency in every bank after 1999 recession period.En este trabajo se comprueba la eficiencia de los quince bancos comerciales de Colombia entre los años 1995 y 2008. La eficiencia se mide a través de los retornos de los factores de producción, en este caso de los préstamos y los salarios sobre los ingresos de los bancos. Como modelo teórico se utilizan funciones Cobb-Douglas y como modelo econométrico se utilizan datos panel. Se analizan los retornos en modelos de efectos fijos, ya que la muestra es toda la población de bancos comerciales en Colombia. Los modelos que se analizan se corren con efectos por año y con efectos por banco. Uno de los resultados interesantes es que el sector bancario en el periodo analizado presenta rendimientos constantes de escala. Se presenta menor eficiencia de todos los bancos en los años siguientes a la recesión de 1999.Nestetrabalho se demonstra a eficiência dos quinze bancos comerciais na Colômbia entre 1995 e 2008. A eficiência é medida pelos retornos dos fatores de produção, neste caso de empréstimos e salários dos bancos. Como modelo teórico se utiliza funções Cobb-Douglas; como modelo econométrico, os dados em painel. Analisam-se os retornos em modelos de efeitos fixos, porque a amostra é toda a população de bancos comerciais na Colômbia. Os modelos analisados se executam com efeitos por ano e por banco. Um resultado interessante é que o setor bancário apresenta retornos de escala constantes no período em análise. Os bancos mostram baixa eficiência nos anos seguintes à recessão de 1999

Time-Aware Detection Systems

[Abstract] Communication network data has been growing in the last decades and with the generalisation of the Internet of Things (IoT) its growth has increased. The number of attacks to this kind of infrastructures have also increased due to the relevance they are gaining. As a result, it is vital to guarantee an adequate level of security and to detect threats as soon as possible. Classical methods emphasise in detection but not taking into account the number of records needed to successfully identify an attack. To achieve this, time-aware techniques both for detection and measure may be used. In this work, well-known machine learning methods will be explored to detect attacks based on public datasets. In order to obtain the performance, classic metrics will be used but also the number of elements processed will be taken into account in order to determine a time-aware performance of the method.Ministero de Economía y Competitividad; TIN2015-70648-PXunta de Galicia; ED431G/01 2016-201

Anomaly Detection in IoT: Methods, Techniques and Tools

[Abstract] Nowadays, the Internet of things (IoT) network, as system of interrelated computing devices with the ability to transfer data over a network, is present in many scenarios of everyday life. Understanding how traffic behaves can be done more easily if the real environment is replicated to a virtualized environment. In this paper, we propose a methodology to develop a systematic approach to dataset analysis for detecting traffic anomalies in an IoT network. The reader will become familiar with the specific techniques and tools that are used. The methodology will have five stages: definition of the scenario, injection of anomalous packages, dataset analysis, implementation of classification algorithms for anomaly detection and conclusions

Un camino para entender y producir el mundo a través del lenguaje.

Desarrollar procesos de significación a través del uso de textos auténticos con los estudiantes del grado once en el Colegio José Asunción Silva.El lenguaje toma gran relevancia en los diferentes ambientes que el estudiante explora y se desenvuelve, pues las diversas manifestaciones de la lengua reflejan emociones, sentimientos, percepciones y situaciones que vive el ser humano y pretende comunicar al otro, a su vez recibe información que puede reinterpretar y crear nuevos significados. De esta manera es considerable crear experiencias donde se usen expresiones, imágenes, canciones, avisos publicitarios, juegos interactivos, entre otros, que permitan significar temas de interés por medio de la existencia de un lenguaje real y cotidiano, lo cual posibilita que se haga una comprensión de las dinámicas sociales, culturales, lingüísticas y relacionales. Por esta razón, este proyecto se sirve de los textos auténticos para desarrollar procesos de significación con los estudiantes de grado once del Colegio José Asunción Silva vinculando esos espacios comunicativos del entorno del estudiante en el aula de clases

Eficiencia en el sector financiero colombiano en el periodo 1995-2008

In this paper the efficiency of fifteen commercial Banks of Colombia during the period 1995 and 2008 is proved. The efficiency is measured through production factors returns, in this case loans and salaries on bank incomes. As theoretical model Cobb-Douglas functions are used, and data panel is used as econometric model. Returns are analyzed in fixed effects model, because the sample is the total of the population of commercial banks in Colombia. The models analyzed are made with effects per year and per bank. One of the interesting results is that banking sector during the analyzed period presents constant returns to scale. There is less efficiency in every bank after 1999 recession period.Nestetrabalho se demonstra a eficiência dos quinze bancos comerciais na Colômbia entre 1995 e 2008. A eficiência é medida pelos retornos dos fatores de produção, neste caso de empréstimos e salários dos bancos. Como modelo teórico se utiliza funções Cobb-Douglas; como modelo econométrico, os dados em painel. Analisam-se os retornos em modelos de efeitos fixos, porque a amostra é toda a população de bancos comerciais na Colômbia. Os modelos analisados se executam com efeitos por ano e por banco. Um resultado interessante é que o setor bancário apresenta retornos de escala constantes no período em análise. Os bancos mostram baixa eficiência nos anos seguintes à recessão de 1999.En este trabajo se comprueba la eficiencia de los quince bancos comerciales de Colombia entre los años 1995 y 2008. La eficiencia se mide a través de los retornos de los factores de producción, en este caso de los préstamos y los salarios sobre los ingresos de los bancos. Como modelo teórico se utilizan funciones Cobb-Douglas y como modelo econométrico se utilizan datos panel. Se analizan los retornos en modelos de efectos fijos, ya que la muestra es toda la población de bancos comerciales en Colombia. Los modelos que se analizan se corren con efectos por año y con efectos por banco. Uno de los resultados interesantes es que el sector bancario en el periodo analizado presenta rendimientos constantes de escala. Se presenta menor eficiencia de todos los bancos en los años siguientes a la recesión de 199