‘Framework’ basado en imágenes parametrizadas sobre ResNet para identificar intrusiones en ‘smartwatches’ u otros dispositivos afines

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‘Framework’ basado en imágenes parametrizadas sobre ResNet para identificar intrusiones en ‘smartwatches’ u otros dispositivos afines”: “La continua aparición y mejora de dispositivos móviles en forma de ‘smartwatches’, ‘smartphones’ y otros dispositivos similares ha propicio un creciente y desleal interés en poner bajo la lupa y el control de los aplicativos a sus usuarios. De forma ofuscada por los fabricantes.”

Abstract

Se ha definido un framework conceptual y algebraicamente, inexistente hasta ahora en su morfología, y pionero en aplicación en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) de forma conjunta; e implementado en laboratorio, en sus aspectos más estructurales, como un modelo completamente operacional. Su mayor aportación a la IA a nivel cualitativo es aplicar la conversión o transducción de parámetros obtenidos con lógica ternaria (sistemas multivaluados) y asociarlos a una imagen, que es analizada mediante una red residual artificial ResNet34, para que nos advierta de una intrusión. El campo de aplicación de este framework va desde smartwaches, tablets y PC’s hasta la domótica basada en el estándar KNX.

Authors

Lloret Egea, J. A. (ORCID), Medina Lloret, C. (ORCID), Hernández González A. (ORCID), et al

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