National Polytechnic School
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Prototipo de sonorización de ecuaciones y tablas para no videntes : opentts para sonorizar una ecuación matemática.
Full text linkGarantizar la accesibilidad al contenido matemático para usuarios con discapacidad visual sigue siendo un desafío importante, especialmente en campos técnicos donde las ecuaciones desempeñan un papel central. Este artículo presenta un enfoque novedoso que aprovecha el Speech Synthesis Markup Language (SSML) y un modelo de lenguaje grande (LLM) para proporcionar salidas duales para ecuaciones basadas en LaTeX: audio sonificado y descripciones textuales. El método basado en SSML mejora la comprensión auditiva mediante el uso de señales tonales y ajustes de prosodia, ofreciendo una representación clara e intuitiva de las estructuras de las ecuaciones. Simultáneamente, las descripciones detalladas se integran como tooltips en el documento LaTeX, creando archivos PDF accesibles. La implementación comienza con un script en Python que extrae ecuaciones de archivos LaTeX utilizando expresiones regulares. Cada ecuación es procesada por un LLM, que genera tanto un archivo SSML como una descripción textual. El SSML se convierte en audio de alta calidad mediante Google Cloud Text-to-Speech, incorporando pistas tonales y pausas para mayor claridad. Por otro lado, las descripciones textuales se integran como tooltips en un archivo LaTeX generado, asegurando accesibilidad en el PDF compilado. Este flujo de trabajo dual garantiza que los usuarios con discapacidad visual puedan acceder al contenido matemático en formatos auditivos y textuales, adaptados a sus necesidades. Nuestro método se evaluó frente a enfoques existentes, incluidos los tonos espaciales de MathSpeak y el HTML generado por IA con lectores de pantalla. Los resultados demostraron que los participantes lograron significativamente mayor precisión en el reconocimiento e interpretación utilizando el método propuesto. Esto subraya su potencial para cerrar las brechas de accesibilidad en la educación STEM, haciendo que el contenido matemático complejo sea más inclusivo e interpretable para usuarios con discapacidad visual.Ensuring accessibility to mathematical content for visually impaired users remains a significant challenge, particularly in technical fields where equations play a central role. This paper presents a novel approach that leverages Speech Synthesis Markup Language (SSML) and a large language model (LLM) to provide dual outputs for LaTeX-based equations: sonified audio and textual descriptions. The SSML-based method enhances auditory comprehension through tonal cues and prosody adjustments, offering a clear and intuitive representation of equation structures. Simultaneously, detailed descriptions are embedded as tooltips within the LaTeX document, creating accessible PDFs. The implementation begins with a Python script that extracts equations from LaTeX files using regular expressions. Each equation is processed by an LLM, which generates both an SSML file and a textual description. The SSML is converted into high-quality audio using Google Cloud Text-to-Speech, incorporating tonal cues and pauses for clarity. Meanwhile, the textual descriptions are embedded as tooltips in a newly generated LaTeX file, ensuring accessibility within the compiled PDF. This dual-process workflow ensures that visually impaired users can access mathematical content in both auditory and textual formats, tailored to their needs. Our method was evaluated against existing approaches, including MathSpeak’s spatial audio cues and AI-generated HTML with screen readers. The results demonstrated that participants achieved significantly higher recognition and interpretation accuracy using the proposed method. This highlights its potential to bridge accessibility gaps in STEM education by making complex mathematical content more inclusive and interpretable for visually impaired users
Análisis de la gestión de innovación en cadenas de suministro verde del sector hospedaje en la provincia de Pichincha : análisis de la gestión de innovación en cadenas de suministro verde del sector hospedaje en los cantones de Cayambe y Pedro Moncayo.
Full text linkEste trabajo de investigación tiene como objetivos el proponer un modelo de gestión de la innovación de Cadena de Suministro verde en los establecimientos de hospedaje en Pichincha más enfocado con aplicación en los cantones de Cayambe y Pedro Moncayo.
Para ello se siguió una metodología de etapas como: plantear un problema de investigación a ser resuelto, crear un instrumento de evaluación, aplicar el instrumento, recolección y análisis de informacion basada en el instrumento de evaluación el cual fue un cuestionario de tipo estructurado el cual fue elaborado basándose en criterios que se consideraron fundamentales, dicha información posteriormente serviría como base para generar una propuesta de modelo teórico que dicho de paso también fue el resultado de un análisis de la literatura sobre el tema de aplicación de la investigación.
Los resultados mostrados de la presente investigación demostraron que es posible relacionar la situación actual de los hoteles y poder vincularlos con procesos de dentro de su gestión interna de modo que se obtenga una mejora continua en su ciclo de vida ya sea tanto de productos como de servicios que estos ofrezcan.
Los resultados generados en este estudio servirán de ayuda y relevante para aquellos hoteles que deseen implementar una metodología de gestión de innovación considerando que sus Cadenas de Suministro tengan un enfoque de tipo sostenible. Finalmente se concluye que el modelo es funcional si se enfoca en ciertos criterios previamente definidos para poder decirse de un hotel es ecológico y posee una Cadena de Suministro verde.This research aims to propose a green supply chain innovation management model for lodging establishments in Pichincha, with a more focused application in the cantons of Cayambe and Pedro Moncayo.
To achieve this, a methodology was followed in stages: posing a research problem to be solved, creating an evaluation instrument, applying the instrument, and collecting and analyzing information based on the evaluation instrument. This was a structured questionnaire developed based on criteria considered fundamental. This information would later serve as the basis for generating a proposed theoretical model, which was also the result of an analysis of the literature on the topic of the research.
The results showed of this research demonstrated that it is possible to relate the current situation of hotels and connect them with internal management processes to achieve continuous improvement throughout their life cycles, both in terms of products and the services they offer. The results generated in this study will be helpful and relevant to hotels wishing to implement an innovation management methodology that considers their supply chains to be sustainable. Finally, it is concluded that the model is functional if it focuses on certain predefined criteria for a hotel to be considered environmentally friendly and have a green supply chain
Caracterización petrográfica de troncos fósiles de Ecuador: aportes al conocimiento del patrimonio geológico
Full text linkEcuador posee restos de troncos fósiles con alto valor científico y turístico como el Bosque Petrificado de Puyango. La Cuenca de Nabón es otro lugar con troncos fósiles bien preservados. En ambos casos las descripciones detalladas de los fósiles son escasas pero se cuenta con información cronoestratigráfica que permite conocer los depósitos que contienen los troncos, así como sus edades (Cretácico en Puyango y Mioceno en Nabón). El Departamento de Geología posee muestras del Ecuador salvaguardadas en el Museo Petrográfico "Tomas Feininger". Este trabajo realiza una descripción petrográfica a profundidad de muestras de las locaciones antes mencionadas, con técnicas como la miscroscopía electrónica de barrido. Se analizaron 4 muestras procedentes de Puyango y 7 de Nabón, preservadas en el Museo Petrográfico. Tras el estudio, los polimorfos de sílice encontrados en las muestras de Puyango fueron el ópalo, cuarzo criptocristalino y microcristalino, y la calcedonia. Mientras que, en las de Nabón fueron el ópalo y el cuarzo criptocristalino. Las muestras de Nabón presentan una mejor preservación del tejido celular y detalles vegetales, probablemente debido a su menor grado de recristalización. El uso del Microscopio Electrónico de Barrido permitió distinguir estructuras micrométricas como las esferas de ópalo A y la calcedonia con su textura distintiva. Los aspectos anatómicos de los troncos no pudieron ser estudiados a profundidad debido a la especialización que se requiere, por lo tanto, a futuro se propone ahondar más en este aspecto. Los resultados obtenidos permitieron definir características distintivas entre los troncos de Nabón y los de Puyango, que aportan conocimiento relevante para la conservación de este patrimonio geológico.Ecuador has remains of fossil wood with high scientific and touristic value like the Puyango Petrified Forest. The Nabon Basin is other place with high preserved fossil wood. In both cases the detailed petrographic descriptions of the fossils are scarce, but there is enough chronostratigraphic information about the deposits that contain the wood, and their ages (Cretaceous in Puyango and Miocene in Nabón). The Department of Geology possesses samples from Ecuador safeguarded in the "Tomas Feininger" Petrographic Museum. This study presents, a detailed petrographic description of the samples of the locations previously mentioned, with techniques like the scanning electron microscopy. They were analized 4 samples from Puyango location and 7 from Nabón basin, preserved in the Petrographic Museum. The silica polymorphs found in Puyango samples were the opal, cryptocrystalline and microcrystalline quartz. The samples from Nabón show a better preservation of and vegetal cellular details, probably related to the lower degree of recrystallization. The use of the Scanning Electron Microscope allowed to distinguish micrometric structures like the opal A spheres and the chalcedony with its distinctive texture. The anatomical aspects of the wood could not be studied due to the specialization requiered; therefore, it is proposedto further investigate this aspect in the future. The obtained results allowed to define the distinctive characteristics between the silicified wood from Nabón and those from Puyango, providing new relevant data, useful for the conservation of this geological heritage
Modelo de clasificación de empresas según su rentabilidad y rama económica utilizando técnicas de aprendizaje de máquina en el sector Societario del Ecuador
Full text link"En el sector societario del Ecuador es necesario innovar en la búsqueda de alternativas para analizar la rentabilidad empresarial en teniendo en cuenta modelos teóricos y la ayuda con las herramientas de Machine Learning (ML). El objetivo del presente trabajo fue aplicar modelos de ML supervisados de clasificación a los estados financieros de las empresas de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS) y establecer segmentos o bloques por niveles de rentabilidad.
Se ha utilizado un conjunto de datos de las empresas que están legisladas por la SCVS, en el periodo comprendido entre los años 2017 al 2023, se utilizó como metodología el Cross Industry Standar Process for Data Mining (CRISP-DM) para llevar a cabo un análisis de minería de datos siguiendo las fases en orden, de manera general se realizó una limpieza de los datos para aplicar algoritmos de clasificación de ML y con eso obtener los patrones de clasificación buscados.
El modelo con algoritmos de redes neuronales mostró mejor desempeño, frente a los resultados arrojados por Árbol de decisión y Máquinas de Vectores de Soporte. Adicional se mostró una limitación con la clase de rentabilidad alta, a pesar del resultado en redes neuronales es aceptable, en los otros modelos su desempeño es bajo y ello provoca que el modelo no funcione tan bien con las otras clases.
El Modelo Altman Zpr brinda información sobre la salud financiera de la empresa, y el Modelo CAR con una versión modificada intenta replicar la misma función. Sin embargo, el Modelo Altman Zpr, no está diseñado bajo el contexto de la economía de las empresas nacionales, y esto provoca sesgo al momento de establecer un criterio de segmentación empresarial del país. El modelo CAR podría mostrar información interesante, pero debe ajustarse con otros elementos y de acuerdo con la disponibilidad de información dentro de las bases de datos que se presentan abiertas. "In the Ecuadorian corporate sector, innovation is needed in the search for alternatives to analyze business profitability, taking into account theoretical models and the assistance of Machine Learning (ML) tools. The objective of the present work was to apply supervised ML classification models to the financial statements of the Superintendency of Companies, Securities and Insurance (SCVS) and to establish segments or blocks by profitability levels.
A dataset of companies regulated by the SCVS was used, on the period since 2017 to 2023. The CRISP-DM methodology was used to carry out a data mining analysis, following the phases in order. Generally, the data was cleaned to apply Machine Learning classification algorithms and with it to obtain the desired classification patterns.
The model with Neural Network algorithms showed better performance compared to the results obtained by Decision Tree and Support Vector Machines. Additionally, a limitation was shown with the high-profitability class: although the results in neural networks are acceptable, their performance in the other models is poor, causing the model to not work as well with the other classes.
The Altman Zpr Model provides information about the company's financial health, and the CAR Model, with a modified version, tries to replicate the same function. However, the Altman Zpr Model isn’t designed within the context of the national business economy, and this creates bias when establishing a criterion for business segmentation in the country. The CAR model could provide interesting information, but it must be adjusted with other elements and according to the availability of information within the open databases
Desarrollo de modelos de ia generativa para la inferencia bidireccional entre espectros de masa y estructuras moleculares : generación de estructuras moleculares a partir de espectros de masa usando modelos de texto
Full text linkEn este Trabajo de Integración Curricular se diseñó, implemento y evaluó un sistema de traducción espectral molecular basado en arquitecturas de aprendizaje profundo. El objetivo principal fue generar representaciones moleculares en formatos SMILES a partir de espectros de masas, acelerando y automatización de identificación de compuestos químicos. Para ello, se construyó un encoder-decoder Transformers que procesa espectros normalizados (listas de picos m/z e intensidad) y genera secuencias SMILES de forma autorregresiva, entrenando con una función de perdida combinada de entropía cruzada y similitud Tanimoto. Además, se exploró un modelo alternativo: un MLP profundo que predice fingerprints moleculares, recuperado la estructura más similar de una base de datos. El flujo de trabajo incluyo: limpieza y normalización de espectros, seleccionado los cinco picos más intensos, tokenización de SMILES, entrenamiento y validación con técnicas como early stopping y cross-validation y evaluación mediante métricas de validez química, exactitud coincidencia y Tanimoto medio. Los resultados muestran que, si bien el encoder-decoder produce SMILES sintácticamente válidos, su similitud estructural media es baja de 0.18, mientras que el modelo de recuperación por fingerprints alcanza un Tanimoto promedio superior a 0.30 aunque depende de una base existente de moléculas. Finalmente, se discuten las limitaciones del enfoque secuencial y se proponen líneas futuras: enriquecer las representaciones, incorporar metadatos instrumentales, explorar espacios latentes conjuntos y adaptar formatos como SELFIES o grafos moleculares, con el fin de mejorar de fidelidad estructural en aplicaciones reales de química computacionalThis curricular integration project presents the design, implementation, and evaluation of a deep-learning framework for translating mass-spectrometry data into molecular structures. A Transformer-based encoder–decoder model was developed to process normalized spectra (peak m/z and intensity values) and generate SMILES strings in an autoregressive manner. Training employed a combined loss function of categorical cross-entropy and Tanimoto similarity to balance syntactic validity and structural fidelity. In parallel, a multilayer perceptron was trained to predict molecular fingerprints, enabling a database-driven retrieval of the closest matching compound. The workflow encompassed spectrum preprocessing (selection and normalization of top peaks), SMILES tokenization, model training with early stopping and cross-validation, and quantitative evaluation using validity rate, exact match accuracy, and average Tanimoto coefficient. Results indicate that the Transformer model achieves high SMILES validity (>95%) but modest structural similarity (mean Tanimoto ≈0.18whereas the fingerprint retrieval approach attains higher similarity scores (mean Tanimoto ≈0.30) at the expense of dependence on an existing molecular library. The study concludes by outlining future directions, including enhanced spectral representations, integration of instrument metadata, exploration of joint latent spaces, and the use of SELFIES or graph-based encodings to improve structural accuracy in computational chemistry applications
Viabilidad técnica y económica de la concentración de minerales de interés en relaves : estandarización de los mejores parámetros para la recuperación de oro y plata del relave de un material mineralizado mediante el uso de un concentrador gravimétrico "mesa de rifles"
Full text linkEl presente estudio evalúa la viabilidad técnica y operativa del uso de una mesa gravimétrica tipo Wilfley para la recuperación de oro y plata a partir de relaves. Dado el creciente interés por el aprovechamiento de relaves como fuente secundaria de metales, se planteó como objetivo estandarizar los parámetros operativos del equipo para optimizar el proceso de concentración gravimétrica en la mesa tipo Wilfley. La metodología empleada incluyó la caracterización fisicoquímica del material, mediante análisis granulométrico, difracción y fluorescencia de rayos X, ensayo al fuego y absorción atómica. Se llevaron a cabo ensayos experimentales variando el ángulo de inclinación (5°, 8° y 10°) y el caudal de agua (8,7; 9,7 y 10,7 L/min). Los mejores resultados se obtuvieron con un ángulo de 5° y caudal de 9,7 L/min, alcanzando recuperaciones de 60,66 % para oro y 51,7 % para plata; sin embargo, por criterios de sostenibilidad se seleccionó el caudal de 8,7 L/min. La comparación con canalones mostró una mejora significativa en recuperación y control operativo. Se concluye que la mesa Wilfley es una alternativa viable para sustituir canalones, al ofrecer mayor eficiencia, menor consumo de agua y mejor adaptabilidad a partículas finas. Se recomienda validar los parámetros estandarizados en condiciones reales de operación e incorporar tecnologías complementarias para recuperar fracciones ultrafinas.This study evaluates the technical and operational feasibility of using a Wilfley-type gravity table for the recovery of gold and silver from tailings. Given the growing interest in the use of tailings as a secondary source of metals, the objective was to standardize the operating parameters of the equipment to optimize the gravimetric concentration process on the Wilfley-type table. The methodology included the physicochemical characterization of the material, by means of granulometric analysis, X-ray diffraction and fluorescence, fire assay and atomic absorption. Experimental tests were carried out by varying the inclination angle (5°, 8° and 10°) and the water flow rate (8.7, 9.7 and 10.7 L/min). The best results were obtained with an angle of 5° and a flow rate of 9.7 L/min, reaching recoveries of 60.66 % for gold and 51.7 % for silver; however, due to sustainability criteria, a flow rate of 8.7 L/min was selected. The comparison with sluices showed a significant improvement in recovery and operational control. In conclusion, the Wilfley table is a viable alternative to replace sluices, since it offers higher efficiency, lower water consumption and better adaptability to fine particles. It is recommended to validate the standardized parameters in real operating conditions and to incorporate complementary technologies to recover ultrafine fractions
Sistema de gestión y venta de repuestos vehiculares : sistema de gestión y venta de repuestos vehiculares desarrollo back– end
No full text"El presente trabajo de Integración Curricular describe de manera detallada el diseño, desarrollo e implementación del componente backend de una aplicación de comercio electrónico orientada a la venta de repuestos vehiculares. Para su construcción se implementó una API REST utilizando el framework NestJS, con MongoDB como sistema de base de datos principal, y se integraron servicios externos como Cloudinary para la gestión de imágenes, Mailtrap para el envío y prueba de correos electrónicos, y Stripe como pasarela de pagos en línea.
Durante el proceso de desarrollo se adoptó el marco de trabajo ágil Scrum, organizando el avance en 5 sprints iterativos. Esta metodología permitió mantener un ritmo de entrega continua y asegurar que los requerimientos del backend se adapten de forma dinámica a las necesidades del componente frontend.
En cuanto al diseño del sistema, la arquitectura estuvo basada en los principios de la Arquitectura Limpia (Clean Architecture), lo que permitió lograr una clara separación de responsabilidades, facilitar la escalabilidad y garantizar la independencia tecnológica frente a posibles cambios o mejoras futuras.
Para el ciclo de desarrollo se emplearon herramientas de apoyo como Postman, utilizada en la validación de endpoints, mientras que el despliegue se automatizó mediante la plataforma Railway, lo que agilizó el proceso de publicación de nuevas versiones.
Finalmente, en la fase de pruebas se evaluó el funcionamiento de las funcionalidades implementadas a través de pruebas unitarias, alcanzando un total de 109 casos cubiertos. Además, se realizaron pruebas de rendimiento que permitieron analizar la estabilidad y capacidad de respuesta del sistema, asegurando así la calidad del producto final.""This Curricular Integration project describes in detail the design, development, and implementation of the backend component of an e-commerce application geared toward the sale of vehicle spare parts. To build it, a REST API was implemented using the NestJS framework, with MongoDB as the main database system, and external services such as Cloudinary for image management, Mailtrap for sending and testing emails, and Stripe as an online payment gateway were integrated.
During the development process, the agile Scrum framework was adopted, organizing progress into five iterative sprints. This methodology allowed us to maintain a continuous delivery rhythm and ensure that the backend requirements dynamically adapted to the needs of the frontend component.
In terms of system design, the architecture was based on the principles of Clean Architecture, which allowed us to achieve a clear separation of responsibilities, facilitate scalability, and guarantee technological independence in the face of possible future changes or improvements.
Support tools such as Postman were used for the development cycle, used in endpoint validation, while deployment was automated using the Railway platform, which streamlined the process of publishing new versions.
Finally, during the testing phase, the performance of the implemented functionalities was evaluated through unit tests, covering a total of 109 cases. In addition, performance tests were carried out to analyze the stability and responsiveness of the system, thus ensuring the quality of the final product.
Plataforma de aprendizaje interactivo en línea : Desarrollo de contenido interactivo
Full text link"En este documento se presenta la implementación de tecnologías centradas en el Edutainment y la gamificación, así como el uso de tecnologías interactivas para mejorar la experiencia educativa virtual.
Como parte del componente se diseñó un curso en una plataforma Moodle en donde se integran múltiples actividades que aplican Edutainment y gamificación. Para ello, se utilizó dos enfoques metodológicos complementarios. En una primera fase, se empleó el Modelo de Aproximación Sucesiva (SAM) que permitió seleccionar un conjunto de herramientas adecuadas mediante iteraciones. Mientras que en una segunda fase, se aplicó el Modelo DPIPE para estructurar, implementar y evaluar el curso.
Entre las herramientas seleccionadas se utilizó H5P para la creación de contenido interactivo, Level Up! para integración de gamificación, QuizVenture para actividades con edutainment y Assemblr EDU que permitió el uso de tecnologías interactivas como la realidad aumentada. Además, el uso de herramientas impulsadas por inteligencia artificial, como HeyGen o Lumen5, fueron pieza clave para generar contenido multimedia atractivo para el curso.
La efectividad del curso fue evaluada por un grupo de 90 personas mediante una encuesta, obteniendo resultados mayormente positivos en donde más del 90% consideró que las actividades facilitan el aprendizaje y más de un 65% catalogó como positiva la claridad de los temas expuestos. Observando con estos resultados que la integración de estas estrategias influye positivamente en el aprendizaje virtual."This document presents the implementation of technologies focused on Edutainment and gamification, as well as the use of interactive technologies to improve the virtual educational experience.
As part of the component, a course was designed on a Moodle platform where multiple activities that apply Edutainment and gamification are integrated. For this, two complementary methodological approaches were used. In the first phase, the Successive Approximation Model (SAM) was employed, which allowed the selection of a set of appropriate tools through iterations. In the second phase, the DPIPE Model was applied to structure, implement, and evaluate the course.
Among the selected tools, H5P was used for the creation of interactive content, Level Up! for gamification integration, QuizVenture for edutainment activities, and Assemblr EDU, which enabled the use of interactive technologies such as augmented reality. In addition, AI-powered tools such as HeyGen and Lumen5 were key pieces in generating attractive multimedia content for the course.
The effectiveness of the course was evaluated by a group of 90 people through a survey, obtaining mostly positive results, where more than 90% considered that the activities facilitated learning and more than 65% rated the clarity of the topics presented as positive. These results show that the integration of these strategies positively influences virtual learning
Herramientas de Ciberseguridad defensiva y ofensiva usando Inteligencia Artificial aplicado a la Ingeniería Social : Estudio del impacto de la Inteligencia Artificial en ataques de Ingeniería Social: Análisis y Simulación
Full text linkEste trabajo examina la huella de la Inteligencia Artificial (IA) en los ataques de ingeniería social en el contexto de la Seguridad Ofensiva. Mediante una Revisión Sistemática de Literatura (SLR), se identifican los principales métodos de ataque de Ingeniería Social que se han visto mejoradas por la IA, como el phishing, el vishing, y el smishing, y las herramientas de IA más empleadas en dichos ataques. La SLR revela que la IA ha transformado estos ataques, permitiendo a los ciberdelincuentes personalizar y automatizar de manera más eficiente sus campañas maliciosas, aumentando la probabilidad de éxito. En la segunda parte, se desarrolla una prueba de concepto (PoC) centrada en un ataque de phishing desarrollado con IA, con el objetivo de validar la viabilidad y efectividad de estos ataques en un entorno controlado. Los resultados obtenidos en la PoC muestran que los ataques de phishing generados con IA tienen una tasa de éxito significativamente mayor en comparación con los métodos tradicionales. Este trabajo pretende analizar el potencial de la IA para mejorar la sofisticación y escalabilidad de los ataques de Ingeniería Social, lo que plantea nuevos desafíos para las defensas cibernéticas tradicionales.This paper studies how Artificial Intelligence has influenced Social Engineering attacks in recent years. Through a Systematic Literature Review, the main social engineering attack methods mentioned in the literature (such as phishing, vishing, smishing, among others) were identified, in which Artificial Intelligence has been used for their generation or execution. The results of the Review show that Artificial Intelligence has become a valuable resource for cybercriminals, as it allows them to personalize and automate their attacks in less time, increasing the chances of achieving better results. To complement the Systematic Review, a Proof of Concept (PoC) was developed, selecting one of the attack methods that has shown the greatest improvement with the use of Artificial Intelligence. The objective was to demonstrate both the feasibility of using AI as a tool, and its effectiveness when compared to attacks carried out with traditional tools in a controlled environment. As a result of the PoC, it was observed that phishing attacks generated with the help of Artificial Intelligence present a significantly higher success rate compared to phishing attacks created with traditional techniques. These findings provide a clearer understanding of the current state of research on these new types of attacks and raise a serious concern that must be addressed
Creación de un prototipo de sistema de detección de personas utilizando visión de computador y su aplicación en la detección y alerta de intrusos : desarrollo de módulo de seguimiento y detección de personas con inteligencia artificial
Full text linkLa presente investigación aborda el diseño, desarrollo e implementación de un prototipo destinado a la detección y seguimiento de intrusos en tiempo real mediante técnicas avanzadas de visión por computador. El sistema propuesto integra cámaras IP que transmiten vídeo a través del protocolo RTSP, lo cual permite capturar de manera continua el entorno y proporcionar un flujo de datos confiable. Estos vídeos son procesados mediante un modelo optimizado de detección basado en YOLOv5, el cual ha sido combinado con un tracker especializado en la gestión de múltiples objetos, garantizando así un seguimiento constante y preciso de las personas que ingresan en áreas previamente delimitadas por el usuario. Además, se incluye una capa de notificaciones automatizadas que alerta de inmediato cuando se detecta presencia humana en las zonas críticas definidas.
La arquitectura propuesta se fundamenta en un enfoque metodológico de carácter estructurado y se despliega sobre un back-end implementado en Flask, encargado de exponer endpoints de tipo REST, mientras que el front-end se construye en React con Next.js, ofreciendo una interfaz moderna, intuitiva y flexible para la visualización de métricas y la interacción con el sistema. Asimismo, se incorporó un almacenamiento en la nube mediante Azure Blob Storage, destinado a conservar vídeos y evidencias relevantes.
Los resultados obtenidos en un entorno controlado evidencian que el prototipo es capaz de alcanzar un rendimiento optimizado, ofreciendo una buena relación entre precisión del modelo, velocidad de inferencia y latencia en la emisión de alertas. Este trabajo demuestra la viabilidad de emplear modelos ligeros junto con servicios cloud para fortalecer la seguridad perimetral sin necesidad de supervisión constante. Como proyección futura, se plantea escalar el sistema hacia escenarios con múltiples cámaras, incorporar analíticas avanzadas de comportamiento, explorar su desempeño en condiciones variables de iluminación y concurrencia, y desplegarlo en un entorno productivo totalmente soportado en la nube.
l mantenimiento.The present research addresses the design, development, and implementation of a prototype intended for real-time intruder detection and tracking through advanced computer vision techniques. The proposed system integrates IP cameras that stream video via the RTSP protocol, allowing continuous monitoring of the environment and ensuring a reliable data flow. These video streams are processed using an optimized YOLOv5 detection model, which is combined with a multi-object tracker to guarantee constant and accurate tracking of individuals entering user-defined restricted areas. In addition, the system incorporates an automated notification layer that immediately alerts security personnel whenever human presence is detected within critical zones.
The proposed architecture is based on a structured methodological approach and is deployed on a Flask back-end, responsible for exposing REST endpoints. On the front-end side, the interface is developed with React and Next.js, providing a modern, intuitive, and flexible platform for the visualization of metrics and overall system interaction. Furthermore, cloud storage through Azure Blob Storage has been integrated in order to preserve relevant videos and evidence for future analysis.
Results obtained under controlled conditions reveal that the prototype is capable of achieving optimized performance, offering a well-balanced trade-off between detection accuracy, inference speed, and alert latency. This work demonstrates the feasibility of employing lightweight models in combination with cloud services to enhance perimeter security without the need for constant human supervision. As a future projection, the system is expected to be scaled to multiple camera scenarios, incorporate advanced behavioral analytics, test its performance under variable lighting and crowd conditions, and eventually be deployed in a fully operational cloud environment.ronment