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Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para clasificar el nivel de habilidad de ciclistas
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024-08) Muñoz Escobar, Yerko Tomás; Ortiz Pino, Jorge; Departamento de Electrotecnia e Informática; Maldonado Carmona, Javier Alexis
La cantidad de ciclistas ha ido en aumento a través de los años, especialmente la cantidad de usuarios registrados en aplicaciones como Strava. Esto ha puesto en marcha panoramas cada vez más complejos de interpretar por herramientas digitales, ya que, al ser un deporte tan versátil, es difícil generalizar cuando se trata de rendimiento. En esta memoria, se ha llevado a cabo una revisión literaria respecto a que variables influyen más en el rendimiento del ciclista, con el fin de comprender que aspectos tienen mayor relevancia a la hora de clasificar su rendimiento. Esto se ha divido en dos capacidades fisiológicas: capacidad aeróbica y capacidad anaeróbica. Para construir el modelo de clasificación se combinaron estimaciones de estudios ya hechos, aplicados en un dataset open source del proyecto GoldenCheetah. Las categorías fueron establecidas como: Casual, Principiante, Experimentado y Élite. Los resultados de la clasificación, utilizando XGBoost, entregan una precisión máxima de 89 % aproximadamente respecto a la capacidad aeróbica y 91 % respecto a la capacidad anaeróbica, utilizando variables como la potencia promedio, edad, distancia total, frecuencia cardíaca promedio, frecuencia de entrenamiento semanal, velocidad promedio, ganancia de elevación, total de actividades, duración del entrenamiento y trabajo total.
Evolutionary wrapper algorithm for attack detection
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2023) Maldonado Carmona, Javier Alexis; Departamento de Informática; Riff Rojas, Maria Cristina
This thesis presents a new evolutionary algorithm developed for selecting important features in cybersecurity, particularly for identifying and categorizing cyberattacks using decision tree-based models. It tackles common problems in intrusion detection systems (IDS) such as unbalanced data, unnecessary features, and the shortcomings of current methods, aiming to make classification models more efficient and effective. The algorithm is specifically designed for cybersecurity data, and it successfully reduces the number of features needed while also improving the quality of the classification. A key aspect of this research is the introduction of a new component in the algorithm that focuses on the most informative features, using insights from random forest classifiers. This results in models that are more capable of dealing with a wide range of complex cybersecurity threats. The algorithm excels in managing large amounts of data and exploring multiple solutions simultaneously. It can create various optimal models tailored to different IDS needs. Tests using standard datasets like NSL-KDD and CICIDS2017 show that the algorithm is versatile and effective in various data scenarios. The thesis concludes with ideas for future work, highlighting the potential of this evolutionary algorithm for wider use in cybersecurity. This includes adapting it to new threats and combining it with automated incident response systems. Overall, this research greatly contributes to both the theory and practice of selecting features for attack detection and classification, and it offers new opportunities for improving IDS in a constantly changing digital environment.
EyeTracker: desarrollo de una aplicación seguimiento ocular
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024-03) Maulen López, Matías Ignacio; Departamento de Electrotecnia e Informática; Maldonado Carmona, Javier Alexis
La investigación presentada en esta memoria se centra en el uso de la tecnología de seguimiento ocular como una herramienta eficaz para evaluar trastornos cognitivos. El objetivo principal es explorar los patrones de movimiento ocular y su relación con la función cognitiva, identificando así indicadores clave para la detección temprana y el diagnóstico preciso de trastornos cognitivos. Se desarrolló una aplicación de seguimiento ocular personalizada que permite a las personas realizar pruebas, revisar resultados y generar informes detallados. Esta herramienta se espera que mejore significativamente la evaluación y el tratamiento de las personas con trastornos cognitivos, permitiendo una intervención temprana y personalizada. Esta investigación demuestra el potencial del seguimiento ocular como un enfoque prometedor para la evaluación de trastornos cognitivos. Los hallazgos sugieren que los patrones de movimiento ocular pueden servir como indicadores clave en el diagnóstico y seguimiento de estos trastornos, lo que implica importantes implica la práctica clínica y la calidad de vida de las personas
Gestión y diseño estratégico para la aplicación Visión Security
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024-12) Pavez Vásquez, Scarlett Dahyana; Departamento de Electrónica e Informática; Maldonado Carmona, Javier Alexis
Visión Security tiene como objetivo mejorar la seguridad ciudadana en la región del Biobío, Chile, mediante una aplicación móvil que permite a los usuarios realizar reportes de incidentes como accidentes, asaltos y acoso. Esta herramienta tecnológica promueve la comunicación entre los usuarios, promoviendo una respuesta rápida y efectiva ante situaciones de emergencia. Además, cuenta con un sitio web enfocado en clientes institucionales, como municipalidades y colegios, para proporcionar análisis de datos e informes personalizados. En este trabajo se detalla mi rol de coordinar el desarrollo del proyecto, garantizando que tanto la aplicación móvil como el sitio web cumplan con los requerimientos funcionales y técnicos.
Implementación y validación de un framework de automatización de pruebas con Katalon Studio, TestOps y TestCloud en una empres de telecomunicaciones
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025) Silva Molina, Camilo; Departamento de Electrónica e Informática; Maldonado Carmona, Javier Alexis
La presente memoria de título aborda la implementación y validación de un framework integral en conjunto con la creación e integración de scripts enfocados en automatización para el aseguramiento de calidad automatizado para aplicaciones móviles y web dentro de WOM, una destacada empresa chilena de telecomunicaciones. El trabajo se fundamenta en la experiencia práctica desempeñada en el rol de Analista QA Automatizador, donde se identificaron las limitaciones inherentes al testing manual en un entorno de desarrollo ágil y de alta demanda. La metodología empleada consistió en la automatización de pruebas funcionales utilizando Katalon Studio para la creación de scripts, Katalon TestOps como orquestador de ejecuciones y TestCloud para la ejecución en la nube, permitiendo así el testeo en múltiples dispositivos, múltiples sistemas operativos y múltiples navegadores. Los resultados principales demuestran una mejora significativa en la eficiencia del proceso de pruebas, una ampliación sustancial de la cobertura de testing, una reducción del tiempo de lanzamiento al mercado y un incremento global en la calidad del software entregado. La relevancia de estos hallazgos radica en la demostración de cómo la automatización de pruebas, integrada con soluciones en la nube, se convierte en un imperativo estratégico para el sector de las telecomunicaciones, permitiendo a las empresas mantener su competitividad y asegurar la fiabilidad de sus servicios digitales en un ecosistema tecnológico en constante evolución.
Interfaz para la validación de reglas generadas por IA utilizando Suricata
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024-03) Mardones Barra, Cristopher Ignacio; Departamento de Electrotecnia e Informática; Maldonado Carmona, Javier Alexis
El constante aumento de amenazas digitales destaca la necesidad crucial de soluciones robustas de seguridad en redes. En respuesta a este panorama en evolución, este proyecto se centra en mejorar la validación de reglas de seguridad en Suricata, que es una herramienta de detección de ataques de red de código abierto. El objetivo principal es el desarrollo de una interfaz de usuario que permita validar reglas generadas por inteligencia artificial (IA). Motivado por la vulnerabilidad del factor humano en la prevención de intrusiones, el proyecto busca reducir los riesgos de la generación y validación de reglas de seguridad, reduciendo la carga de trabajo de los especialistas en redes.
Migración desde una infraestructura no escalable hacia kubernetes mediante prácticas de la cultura devops
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08-13) Tapia León, Thomas Joaquín Andrés; Departamento de Electrónica e Informática; Maldonado Carmona, Javier Alexis
Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas emergentes TI surge cuando el negocio comienza a escalar y el software junto a la infraestructura dejan de ser capaces de satisfacer la creciente demanda de recursos, y al mismo tiempo, los costos operativos tienden a aumentar rápidamente. Se explorará la migración de un sistema mono cliente(single-tenant)desde una infraestructura basada instancias virtuales alojadas en la nube que ha dejado de escalar hacia un clúster de Kubernetes. Se abordará el proceso de planificación y ejecución para lograr una migración de infraestructura sin afectar la operación del sistema, y se analizan los beneficios obtenidos tras la transición, tales como mejoras en la escalabilidad, eficiencia operativa y reducción de costos.

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