Centro UTN CInApTIC (Centro de Investigación Aplicada a las TIC)

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Start date: 2024Subject: search.filters.subject.Deep Learning

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    Ciberseguridad en la Internet de las cosas : soluciones basadas en IA y blockchain para la detección y prevención de intrusiones
    (XII Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI), 2024-11-30) Pujalte, Denise; Rosin, Zaira; Bolatti, Diego
    El avance del Internet de las Cosas (IoT) ha aumentado la vulnerabilidad de redes debido al crecimiento masivo de dispositivos conectados. La integración de inteligencia artificial (IA) y blockchain ha emergido como una solución robusta para mejorar la ciberseguridad en este contexto.Este trabajo examina cómo ambas tecnologías permiten detectar amenazas de manera más precisa, garantizando la integridad de los datos mediante la descentralización y monitoreo en tiempo real. El uso de IA para el análisis de grandes volúmenes de datos, junto con blockchain para asegurar la inmutabilidad de las transacciones, proporciona un enfoque eficiente y escalable para mitigar riesgos cibernéticos en entornos distribuidos.
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    Tecnologías emergentes para la ciberseguridad de dispositivos IoT
    (30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2024, 2024-10-07) Rosin, Zaira; Pujalte, Denise; Bolatti, Diego
    En este trabajo se analiza la integración de la computación cuántica y técnicas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la seguridad en dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Se presentan las principales amenazas a la ciberseguridad de IoT y se comparan diferentes soluciones basadas en computación cuántica y técnicas de IA. Además, se exploran las vulnerabilidades de los sistemas clásicos ante un entorno post-cuántico y se discuten medidas de seguridad como la Distribución de Claves Cuánticas (QKD) y criptografía post-cuántica. Finalmente, se concluye que la computación cuántica y las técnicas de LA pueden proporcionar niveles de seguridad superiores, aunque también presentan desafíos tecnológicos y de implementación.
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    El uso de tecnologías de bajo costo para la sustentabilidad del sector agrícola
    (2024-10-24) García Menchaca, Levi Esteban; Guerra Sánchez, Carlos Alain; Cleva, Mario Sergio; González Ramírez, Efrén; Sifuentes Gallardo, Claudia; Durán Muñoz, Héctor Antonio
    Este estudio explora el crecimiento de fresas (Fragaria × ananassa) en cultivo hidropónico bajo diferentes longitudes de onda de luz, con un enfoque en el uso de técnicas avanzadas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL). Utilizando sensores de luz y temperatura, junto con plataformas como Arduino, se monitorizan en tiempo real las condiciones de cultivo. Los datos recopilados serán analizados mediante algoritmos de ML para modelar el crecimiento y predecir el comportamiento de las plantas. Además, se emplearán redes neuronales convolucionales (CNN) para el análisis de imágenes, permitiendo detectar plagas y optimizar el uso de fertilizantes, con el objetivo de mejorar la eficiencia y sostenibilidad en la producción de fresas.