Browsing by Author "Patrone Martirena, Franco"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Autenticación pasiva y continua basada en el comportamiento
    (Universidad ORT Uruguay, 2017) Mayr Ojeda, Franz; Patrone Martirena, Franco; Persitz Cohen, Herman Andrés; Sanguinetti Kinrus, Javier; Visca Zanoni, Ramiro Eugenio; Solari Buela, Martín; Fornaro Rosado, Carlos Nicolás; Braberman, Víctor Adrián
    El presente trabajo tiene como principal objetivo el desarrollo de un prototipo capaz de aprender del comportamiento de los usuarios y detectar anomalías, para ser usado en el contexto de autenticación de usuarios. Para esto, se realizó una prueba de concepto para analizar la viabilidad técnica de un sistema de autenticación pasiva y continua basada en el comportamiento. También se desarrolló un servicio web que implementa cuatro algoritmos, los cuales analizan distintos aspectos del comportamiento de los usuarios. Dos de ellos aplican machine learning, basándose en clustering y cadena de Markov. Debido a la falta de estándares para la prueba de algoritmos de machine learning, se desarrolló un proceso y un sistema que combina la prueba y optimización de dichos algoritmos con niveles de prueba de software tradicionales. El proyecto se realizó aplicando técnicas y procesos de metodologías ágiles. La prueba de concepto consistió en la realización de un prototipo que se evolucionó iterativamente. El prototipo fue utilizado diariamente por un grupo de aproximadamente diez personas durante cinco meses por lo que fue probado experimentalmente. Además, se realizaron pruebas con una serie de datasets creados a partir de los datos de uso del sistema, donde se obtuvieron áreas bajo la curva característica operativa del receptor mayores a 0,85 para los algoritmos de machine learning implementados. Se concluye el análisis de viabilidad de forma positiva, afirmando que el sistema planteado es posible.
  • Thumbnail Image
    Item
    Mejora de la eficiencia de KNN utilizando programación paralela en F
    (Universidad ORT Uruguay, 2016) Mayr Ojeda, Franz; Patrone Martirena, Franco; Yovine Seijas, Sergio Fabián; Copello Gigirey, Ernesto Sebastián; Viera, Marcos
    El trabajo se centra en el estudio de la paralelización de un algoritmo de Machine Learning denominado k-Nearest Neighbours (KNN), utilizando el lenguaje F y el framework .NET. Se ejecutaron pruebas de eficiencia, a fin de medir las mejoras obtenidas, y pruebas de eficacia, con el fin de comprobar que no hubiera cambios en la misma. Estas pruebas se compararon con otras de una implementación secuencial de referencia. De las implementaciones realizadas, se obtuvieron dos librerías: una que implementa el algoritmo de KNN haciendo uso de la mejora conseguida mediante la programación paralela y otra que implementa el modelo de programación paralela map-reduce. Se concluye que F, junto con el framework Microsoft .NET, permite hacer uso del cómputo en paralelo en busca de la mejora de la eficiencia de algoritmos, ofreciendo cuatro opciones principales de paralelización disponibles para el desarrollador. Se obtuvo un speedup de 2, aproximadamente, en los entornos de prueba utilizados.