Examinando por Autor "Vidal, Pablo Javier"

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    Análisis y comparación de algoritmos de encriptado y verificación aplicados a una arquitectura de Fog Computing
    (Universidad de Mendoza. Facultad de Ingeniería, 2023) Martínez Guevara, Layla; Millán, Emmanuel; Vidal, Pablo Javier
    Debido a la creciente adopción de Internet de las Cosas (IoT) se ha incrementado exponencialmente el tráfico de los datos que llegan a los servidores en la nube para su análisis afectando la latencia de los sistemas de IoT. Esto puede resultar inaceptable en entornos críticos, principalmente si se deben tomar decisiones en tiempo real. Como solución surge una nueva infraestructura en capas, que introduce los conceptos de Edge y Fog Computing, donde ésta última acerca las capacidades de análisis y procesamiento al lugar en el que se generan los datos, disminuyendo el volumen de información que debe enviarse a la nube y mejorando los tiempos de respuesta, pero intensificando otros problemas, entre ellos, la de seguridad de los datos. La seguridad es una de las principales preocupaciones en Fog Computing, ya que hay muchos datos confidenciales y al estar disponibles más cerca del usuario se vuelven más vulnerables. Además, los recursos informáticos de los nodos son relativamente pequeños, lo que hace difícil ejecutar un conjunto completo de soluciones de seguridad sin aumentar la latencia o los requerimientos de procesamiento. En base a eso, en este trabajo de investigación se propone estudiar y comparar diversos algoritmos de encriptación y verificación de datos utilizando sets de datos de diferentes tipos y tamaños, y un software de criptografía como OpenSSL. Las pruebas se realizan sobre Raspberry Pi, que por sus funciones permite implementar un nodo Fog. Mediante la utilización de scripts se evalúan diferentes métricas sobre cada nodo, tales como consumo de CPU, de memoria y energía. Los valores son registrados y tabulados para su procesamiento. A partir del análisis de los resultados obtenidos se observa que el tipo de datos no tiene incidencia en la elección del algoritmo a utilizar y en base a las métricas estudiadas se pudieron detectar patrones de comportamiento relacionados con el tamaño de los datos que pueden contribuir en la definición de la estrategia de seguridad a implementar.
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    Modelización, análisis y selección de tecnologías IoT para Smart Farming regional mediante ambientes de simulación
    (Universidad de Mendoza. Facultad de Ingeniería, 2023-11) Orozco, Darío Maximiliano; Vidal, Pablo Javier; Millán, Emmanuel Nicolás
    El concepto de la Agricultura Inteligente o Smart Farming en inglés surge como una necesidad del sector agrícola de incorporar nuevas tecnologías con el objetivo de incorporar herramientas que permitan potenciar la productividad del campo de manera eficiente y optimizar los procesos productivos del sector maximizando rendimientos y minimizando los costos. Con la utilización de las nuevas tecnologías emergentes aplicadas al agro y los recientes avances tecnológicos en el campo de Internet of Things - Internet de las Cosas (IoT), se le puede brindar al productor agrícola la posibilidad de digitalizar el campo para llevarlo a la agricultura inteligente del futuro. El presente trabajo se basa en analizar el desempeño de las tecnologías IoT utilizadas en las Wireless Sensor Networks - Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) y establecer modelos comparativos mediante el uso de distintos escenarios de simulación de software para diferentes protocolos de comunicación y topologías de red aplicadas en Smart Farming, evaluando aquel que posea el mejor rendimiento de red para la recolección de datos del sector agrícola y con el menor costo de instalación posible. Para lograr este cometido se buscó la herramienta de simulación más sólida y consistente de manera tal que nos permitiera evaluar escenarios del tipo real, para lo cual se seleccionó el simulador CupCarbon en combinación con la tecnología Lora, lo que arrojó los mejores resultados de acuerdo a las distintas pruebas realizadas.