Acerca del IIMAS

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What is Our Goal?

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2017

IIMAS
UNAM

100
Alumnos

4
Profesores

Directorio

Dr. Javier Gómez Castellanos

Profesor de tiempo completo

Dr. Francisco García

Profesor de tiempo completo

Dr. Victor García Garduño

Profesor de tiempo completo

Dr. José Jaime Camacho Escoto

Cátedras CONACyT

Seminarios

Abstract

Los servicios basados en localización (LBS, por sus siglas en inglés) se han vuelto cada vez más importantes debido al crecimiento y uso exponencial de dispositivos móviles. Para su operación, dichos servicios requieren que los usuarios revelen su posición exacta a cambio de información útil, por ejemplo, la mejor ruta hacia algún destino. El hecho de que el usuario revele su posición puede generar un problema de privacidad geográfica, ya que terceros pueden usar esta información para fines distintos sin su autorización o consentimiento. Varias técnicas han sido propuestas por los investigadores para proveer de privacidad geográfica a usuarios en tales escenarios. Un problema mayor surge cuando se considera que en redes inalámbricas un nodo móvil puede ser localizado sin su intervención. Lo anterior, se debe a que terceros pueden estimar la posición de un usuario mediante técnicas de localización (por ejemplo: trilateración) al traducir en distancia la potencia medida en cada paquete que se recibe del nodo móvil. Algunas técnicas de control de potencia de transmisión (capa uno del modelo OSI) o de cambio de identificadores (direcciones MAC e IP, en capas dos y tres del modelo OSI) han sido propuestos en la literatura especializada como medida mitigante a este nuevo problema de privacidad geográfica. Sin embargo, ninguna de estas técnicas al proteger una capa, considera a un atacante que utilice la información proveniente de la otra. Por esto, proponemos una estrategia que considera simultáneamente la información de las dos capas (uno y dos) para hacer un intercambio de direcciones MAC que sea indetectable por terceros.

Abstract

En esta presentación se plantea el uso de técnicas de ciencia de datos para el modelado y optimización de Long Term Evolution (LTE) como protocolo de comunicación vehicular. Para lograr estos objetivos, el uso de técnicas ciencia de datos esta orientado a la extracción de conocimiento a partir de los datos generados por los elementos del sistema comunicación. Existen dos métodos principales para extraer este conocimiento. El primero es a través de modelos que caractericen estadísticamente el comportamiento del sistema y el segundo es a través de la obtención de patrones o relaciones entre variables del sistema utilizando algoritmos de Machine Learning. La presentación aborda el uso de ambos métodos. Es importante destacar que la implementación de técnicas basadas en ciencias de datos en el area de sistemas de comunicación vehicular ha sido poco explorada a la fecha. Esto representa una ventaja si además, se toman en cuenta las prestaciones de estos sistemas con respecto a su capacidad de generación y procesamiento de grandes volúmenes de información, los cuales pueden contener conocimiento potencialmente valioso. En este contexto, la presentación busca establecer los fundamentos básicos de los sistemas de comunicación vehicular basados en el protocolo LTE así como del area de ciencia de datos. Adicionalmente, la presentación incluirá la metodología a ser utilizada para la implementación adecuada de técnicas de ciencia de datos en esta area con el objetivo de obtener las metas de modelado y optimización planteados.

Proyectos

Líneas de investigación

Otras ediciones

  • 2017

Ubicación

Sala A-B del posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación
Edificio anexo del IIMAS, tercer piso.
Ciudad de México, CDMX
Ciudad Universitaria
Escolar 3000
Teléfono: +52 55 5622 3656