DIT-UPM TFGs y TFMs

Oferta de Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster

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Oferta de TFG, TFM y becas del grupo GIROS para el curso 2025-26 (publicada: 05/09/2025)

El grupo GIROS propone Trabajos Fin de Titulación (TFT) relacionados con las redes y servicios de comunicaciones, donde se abordan aspectos como el despliegue de plataformas 5G, SDN, NFV y MEC, el desarrollo de soluciones para el soporte de servicios de conducción remota/autónoma, el desarrollo de mecanismos de streaming multimedia, el desarrollo e integración de herramientas para el tratamiento semántico de métricas de red o la ciberseguridad en estos entornos.

Además, y solo para estudiantes interesados, el grupo GIROS ofrece becas de colaboración retribuidas que proporcionan un marco sobre el que desarrollar algunos de los TFT propuestos por el grupo.

Las personas interesadas deben aportar: (1) una lista priorizada de un máximo de 5 TFTs, (2) el expediente académico, y (3) indicar si tienen interés en optar a una beca de colaboración con el grupo GIROS. Esta documentación se enviará por correo electrónico a Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es). Se realizará un primer proceso de selección con las peticiones recibidas hasta el 14 de septiembre 2025 (incluido).

A continuación, se muestra una lista que contiene algunos trabajos disponibles. Puede obtener más información contactando con el profesor que ha propuesto cada trabajo.

Título: Desarrollo de un gemelo digital de red para despliegues ágiles de red en zonas sin cobertura
Descripción: en este TFM se desarrollará un gemelo digital de una red 5G/6G que evaluará la necesidad de realizar nuevos despliegues de red (por ejemplo, mediante el uso de drones) para extender ágilmente y de forma temporal la cobertura en una zona remota. Para el desarrollo de este gemelo digital de red se utilizará la librería NetworkX de Python y mapas geográficos (OpenStreetMap) y de despliegues de red (OpenCelliD).
Tecnologías: redes 5G/6G, gemelos digitales de red
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es) e Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Desarrollo de un emulador de red para un módulo de comunicaciones de una plataforma de realidad remota
Descripción: El objetivo de este TFG es desarrollar un emulador de red que gestione la calidad de las comunicaciones de servicios basados en la teleoperación de vehículos, brazos robóticos u otros dispositivos (plataformas de realidad remota). El emulador exportará un API que permitirá adaptar la configuración de la red a partir de perfiles de tráfico basados en los servicios o valores concretos de métricas de red como retardo, ancho de banda o pérdidas de paquetes. Además, emulará el uso de conexiones a redes públicas y privadas.
Tecnologías: calidad de servicio, redes de comunicaciones y servicio
Titulaciones recomendadas: GITST, GIB, GISD, MUIRST
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es) e Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Desarrollo de escenarios de redes de plano de datos programables con P4 y TeraFlowSDN
Descripción: Se desarrollarán escenarios demostrativos de la tecnología P4 en un entorno de redes emuladas (por ejemplo, con Mininet) usando un controlador TeraFlowSDN
Tecnologías: SDN, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Desarrollo y análisis de redes SDN basadas en PFCP
Descripción: Se desarrollarán escenarios demostrativos de redes SDN basadas en el protocolo del 3GPP PFCP usando implementaciones open source como https://github.com/wmnsk/go-pfcp
Tecnologías: redes 5G, SDN
Titulaciones recomendadas: MUIRST
Propuesto por: Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Desarrollo de soluciones de despliegue de drones para proporcionar cobertura de red
Descripción: Se investigarán soluciones para el despliegue dinámico de drones que transportan estaciones base de red para proporcionar cobertura de red a un área geográfica. Se usarán simuladores de drones como: https://qgroundcontrol.com/
Tecnologías: redes 5G, drones
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es) y Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Desarrollo de escenarios de redes Ethernet con soporte de VLANes en OpenBSD
Descripción: Se desarrollarán escenarios demostrativos de redes virtuales Ethernet con VLANes en OpenBSD usando el bridge Open Virtual Switch.
Tecnologías: Ethernet, VLANes, VPLS
Titulaciones recomendadas: GITST
Propuesto por: Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Desarrollo de escenarios de simulación de gemelos digitales de vehículos remotos desplegados en el borde de la red
Descripción: En este TFM se desarrollarán escenarios basados en el simulador de redes OMNeT++ y el simulador de tráfico vehicular SUMO para el análisis del uso de gemelos digitales de vehículos remotos. Los gemelos digitales se modelarán en el entorno de simulación como aplicaciones desplegadas en el borde de la red (aplicaciones MEC).
Tecnologías: MEC computing, gemelos digitales, redes de comunicaciones
Titulaciones recomendadas: MUIT
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Desarrollo de mecanismos de reserva de recursos basados en inteligencia artificial para servicios de conducción remota
Descripción: En este TFM se desarrollará un mecanismo de reserva de recursos de red basado en técnicas de inteligencia artificial para un servicio de conducción remota. El objetivo es que la red pueda adaptar su reserva a la demanda de los servicios de conducción remota de forma automática. Para ello, se utilizarán librerías estándar de Python y un conjunto de datos de tráfico real obtenido de la ciudad de Turín.
Tecnologías: redes 5G, inteligencia artificial, conducción remota
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Desarrollo de escenarios de simulación de servicios de conducción conectada
Descripción: Este TFM se centra en evolucionar una plataforma de simulación de conducción remota ya desarrollada por el grupo GIROS con el objetivo de que soporte nuevas capacidades como, por ejemplo: (1) realizar simulaciones donde pueden convivir flujos de vehículos remotos, autónomos y clásicos, así como otros usuarios vulnerables como peatones o ciclistas. (2) simular despliegues ágiles de red en tiempo de simulación. (3) ejecutar nuevas propuestas de algoritmos de planificación de rutas de vehículos conectados.
Tecnologías: conducción conectada, redes 5G, simulación de redes
Titulaciones recomendadas: MUIT
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es) e Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Desarrollo de un mecanismo de monitorización de retardo en redes P4
Descripción: Este trabajo final de titulación se centra en el desarrollo de un mecanismo de monitorización que permita medir el retardo de procesamiento y de espera en cola que ha sufrido un paquete en un nodo de conmutación. Esta información se almacenará en una base de datos centralizada, y potencialmente, podrá ser utilizada por un controlador SDN para modificar el encaminamiento de los flujos de datos en tiempo real.
Tecnologías: redes programables, calidad de servicio en redes de comunicaciones
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST, MUIT
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Desarrollo de un mecanismo de gestión de desinformación en redes centradas en el contenido
Descripción: Este trabajo de fin de titulación busca realizar una prueba de concepto que nos ayude a estudiar qué posiblidades existen de controlar la desinformación desde la red. Para ello, se desarrollará un escenario basado en las redes centradas en el contenido, donde los propios nodos de la red almacenan y entregan los contenidos. Se analizarán las capacidades de los nodos para detectar contenidos manipulados (usando por ejemplo inteligencia artificial ligera) o de marcarlos para que su entrega desde la red incluya una marca de confianza.
Tecnologías: redes programables, redes centradas en el contenido, firmas digitales
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD, GIB, MUIRST, MUIT
Propuesto por: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Desarrollo de un sistema para proporcionar cobertura de red desde coches robot
Descripción: Se usará un coche ROS2 con un sistema de control basado en una Raspberry Pi con tarjetas de red 5G y WiFi para investigar una solución para proporcionar conectividad de red desde el vehículo a terceros.
Tecnologías: redes WiFi, coches robot
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es) y Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Diseño e implementación de rodajas de red con recursos dedicados para redes de transporte 5G
Descripción: Este Trabajo Fin de Titulación se centrará en el diseño e implementación de una plataforma orientada a la segmentación estricta de los recursos de red en el dominio de las redes de transporte 5G, siguiendo el paradigma de hard slicing. El objetivo principal es garantizar un aislamiento total entre diferentes particiones de red, de forma que el comportamiento, fallos o carga en una partición no afecten en ningún caso al funcionamiento del resto. Para ello, se desarrollará un escenario que emulará la infraestructura de un operador. Sobre este escenario, se desarrollará un mecanismo que permitirá segmentar los recursos de red disponibles de forma que se puedan asignar a múltiples particiones independientes. Cada partición funcionará como un entorno autónomo sobre el cual podrán desplegarse múltiples network slices lógicos. El aislamiento entre particiones se abordará mediante el uso de mecanismos de encapsulamiento y segmentación de red que podrían incluir tecnologías como IPv6, Flex-Ethernet, el uso de instancias de Virtual Routing and Forwarding (VRF), así como herramientas avanzadas de control de tráfico en sistemas Linux.
Tecnologías: Redes y servicios de comunicaciones, segmentación de red, encapsulamiento de tráfico (IPv6), virtualización de funciones de red, VRFs, herramientas de control de tráfico Linux
Titulaciones recomendadas: MUIT
Propuesto por: Aitor Encinas Alonso e Ignacio Soto (ignacio.soto@upm.es)

Título: Diseño e implementación de un controlador para la gestión de rodajas de red con garantías de ancho de banda y retardo en redes de transporte 5G
Descripción: Este Trabajo Fin de Máster se centrará en el desarrollo de un controlador que gestione la admisión y provisión de rodajas de red en el dominio de la red de transporte 5G. Este controlador se encargará de decidir, a partir de una petición de creación de una rodaja de red con unos requisitos específicos en términos de ancho de banda y retardo, si existen recursos disponibles para su despliegue, y en caso afirmativo, configurar un camino en la red o asignar uno ya existente para que esa rodaja de red cumpla con dichos requisitos. Este controlador se ejecutará sobre una red Segment Routing (SRv6) con el plano de control centralizado. El controlador hará uso de las capacidades del elemento Path Computation Element (PCE) de las arquitecturas de las redes SRv6 para la búsqueda de la ruta más adecuada y su instalación mediante túneles IPv6.
Tecnologías: IPv6, Segment Routing (SRv6), control de tráfico en Linux (tc), QoS en redes IP, algoritmos de selección de caminos
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Propuesto por: Aitor Encinas Alonso y Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Título: Diseño y análisis de sensing WiFi FTM
Descripción: En este TFG se modelará cómo la frecuencia del protocolo Fine Timing Measurement (FTM) impacta en: la precisión del posicionamiento de un usuario, y al tamaño de cola del router que ejecuta FTM. El TFG utilizará conceptos de teoría de colas para elaborar el modelo correspondiente y obtener métricas como tamaño de cola, tiempo medio de transmisión de un paquete, etc. Además, se usará un modelo de movilidad como random waypoint para estudiar cómo la frecuencia de las sesiones FTM impacta a la precisión de la posición de los usuarios.
Tecnologías: WiFi, FTM
Titulaciones recomendadas: GITST
Propuesto por: Jorge Martín Pérez (jorge.martin.perez@upm.es)

Título: Análisis e implementación de NEON2 para resolver el multi-commodity flow problem con costes no convexos
Descripción: En este TFG se estudiará la viabilidad de usar el algoritmo NEON2, diseñado para resolver problemas de optimización no convexos, para resolver el multi-commodity flow problem con funciones de coste no convexas. En el TFG se reformularán las restricciones del problema de optimización para incorporarlas a modo de penalización aditiva en la función objetivo. Una vez implementado el algoritmo, se utilizará para resolver el problema de enrutamiento verde, es decir, buscar rutas en la red de transporte para minimizar consumo energético.
Tecnologías: routing, optimización
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD
Propuesto por: Jorge Martín Pérez (jorge.martin.perez@upm.es)

Título: Análisis e implementación de un scheduler NR para tráfico periódico
Descripción: En este TFG se realizará la implementación de un scheduler NR para soportar requisitos de alta fiabilidad 99.9999% y ultra baja latencia <=5ms para tráfico periódico. El trabajo consiste en realizar la implementación del algoritmo integrando repeticiones Type B y Configured Grants. Para la prueba del algoritmo de scheduling se llevará a cabo una batería de pruebas simulando diversas condiciones de canal radio.
Tecnologías: redes móviles, URLLC, Configured Grant, Type B repetitions
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD
Propuesto por: Jorge Martín Pérez (jorge.martin.perez@upm.es)

Título: Análisis y desarrollo de solución de In-Band Network Telemetry en redes con plano de datos programable
Descripción: Con la emergencia de las redes con plano de datos programable, surgen nuevas soluciones de monitorización de redes como In-Band Network Telemetry. In-Band Network Telemetry es una solución que permite recopilar información detallada de telemetría sobre estado de la red directamente desde el plano de datos en conmutadores programables, sin requerir intervención desde el plano de control. Con In-Band Network Telemetry, información de telemetría como tráfico cursado a través de los puertos en los nodos del plano de datos, las rutas de encaminamiento de paquetes o la latencia experimentada por los paquetes, puede ser obtenida directamente desde el plano de datos. En esencia, los paquetes pueden contener campos en cabeceras adicionales que incluyan instrucciones o metadatos de telemetría por cada salto que den los paquetes en la red. En este TFM se desplegará una red con plano de datos programable basado en la tecnología P4 sobre un entorno de emulación de red. Después, se desarrollará y analizará una solución de In-Band Network Telemetry basada en P4.
Tecnologías: SDN, P4, telemetría de red
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Propuesto por: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)

Título: Prueba de concepto sobre los protocolos de gestión de red RESTCONF y CORECONF
Descripción: El objetivo principal de este trabajo es analizar y evaluar comparativamente el funcionamiento de los protocolos de gestión de red RESTCONF y CORECONF. Con la ayuda de diferentes herramientas de virtualización, se diseñarán y evaluarán escenarios de red donde configurar equipos con soporte para ambos tipos de protocolos con el fin de validar tareas de operación y gestión de redes.
Tecnologías: RESTCONF, CORECONF, YANG, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST, MUIT
Propuesto por: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)

Título: IA Generativa para la operación y gestión de redes basada en modelos YANG
Descripción: El objetivo principal de este trabajo es evaluar el rendimiento de LLMs para recomendaciones en la operación y gestión de redes donde la información de configuración y estado esté estructurada de acuerdo a modelos YANG.
Tecnologías: IA, YANG, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIT, MUIRST
Propuesto por: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)

Título: Gemelo Digital para la inferencia y gestión de información sobre protocolos de encaminamiento
Descripción: Un Gemelo Digital de red es una solución prometedora para analizar, diagnosticar, simular y controlar de manera eficiente el comportamiento de redes a través de enfoques basados en modelado de datos dentro de entornos virtualizados, lo que permite una implementación más rápida de aplicaciones innovadoras sin comprometer la propia red. Uno de los aspectos claves de los Gemelos Digitales es la capacidad de representar y modelar fielmente el comportamiento de un activo real lo que permite tener una visión detallada e interactiva del mismo. En este trabajo se plantea la adopción de una solución de Gemelo Digital de red para la inferencia y gestión de información de configuración y estado sobre protocolos de encaminamiento en redes IP extraída según modelos de datos YANG.
Tecnologías: Gemelos Digitales, YANG, NGSI-LD, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Propuesto por: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)

Título: Sensado en 5G NR usando Open Air Interface
Descripción: En la nueva generación de redes móviles están integradas las funciones de comunicación y detección de objetos (sensado). En este trabajo se desplegará una infraestructura de red 5G basada en Open Air Interface con capacidades de sensado y comunicaciones (ISAC).
Tecnologías: Redes 5G, ISAC, Open Air Interface
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Propuesto por: David Fernández Cambronero (david.fernandez@upm.es) y María Calderón Pastor (maria.calderon@upm.es)

Título: Desarrollo de una plataforma de coches robot con comunicaciones directas entre vehículos
Descripción: El objetivo de este trabajo es el despliegue de una plataforma de pruebas basada en coches robot que permita experimentar con el uso de comunicaciones directas entre los coches o con la infraestructura para proporcionar servicios de seguridad, información o eficiencia.
Tecnologías: WiFi, ROS, ETSI ITS-G5
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es) y María Calderón Pastor (maria.calderon@upm.es)

Título: Despliegue de una plataforma virtualizada de comunicaciones vehiculares multicanal
Descripción: Distintos organismos de estandarización han definido soluciones basadas en comunicaciones para proporcionar servicios a vehículos. Uno de estos estándares es el ETSI ITS-G5 que tiene la característica de poder utilizar varios canales simultáneamente en las comunicaciones de los vehículos. En este TFT se desplegará una plataforma virtualizada que emula redes de comunicaciones vehiculares con el objetivo de permitir la experimentación con comunicaciones multicanal usando la arquitectura ETSI ITS-G5.
Tecnologías: WiFi, ETSI ITS-G5
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es) y Maria Calderón Pastor (maria.calderon@upm.es)

Título: Desarrollo de aplicaciones y guías de apoyo para la configuración segura de equipos de red
Descripción: El objetivo de este trabajo es el desarrollo de guías de configuración segura de equipos de red (firewalls, routers o switches). Para ello se crearán escenarios de pruebas basados en virtualización conectados con los equipos reales, con el objeto de probar las configuraciones que posteriormente se incluirán en las guías. El trabajo se realizará en el contexto del convenio de colaboración con el CCN-CERT del grupo GIROS.
Tecnologías: seguridad, virtualización
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST, MUIT
Propuesto por: David Fernández Cambronero (david.fernandez@upm.es)

Título: Soporte unificado de calidad de servicio y eficiencia energética en redes de comunicaciones
Descripción: Se abordará el encaminamiento en entornos en los que se deban aplicar políticas específicas de eficiencia energética combinadas con requisitos de calidad de servicio que serán especificados, por ejemplo, mediante el uso de la cabecera DSCP, según se especifica mediante el modelo Diffserv. Se planteará una solución de control de la red centralizado que permita establecer el encaminamiento o la planificación de recursos a partir de la definición de políticas de red, clasificación del tráfico e información de telemetría.
Tecnologías: QoS en redes IP, monitorización y telemetría, algoritmos de selección de caminos
Titulaciones recomendadas: MUIT
Propuesto por: Luis Bellido Triana (luis.bellido@upm.es)

Título: Desarrollo de escenarios SD-WAN mediante pasarelas en la nube
Descripción: Se desarrollarán escenarios demostrativos de comunicaciones SD-WAN basadas en túneles GENEVE y pasarelas que se despliegan en la nube para interconectar las distintas sedes remotas de una organización.
Tecnologías: SD-WAN, túneles GENEVE, Kubernetes
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Luis Bellido Triana (luis.bellido@upm.es)

Título: Análisis y desarrollo de escenarios SD-WAN basados en plano de datos programable con P4
Descripción: Se realizarán propuestas de aplicación de la tecnología P4 para implementar políticas de reenvío de datos, selección de caminos y calidad de servicio en redes SD-WAN, y se implementarán escenarios de red virtualizados que permitan validar las propuestas realizadas.
Tecnologías: SD-WAN, P4
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Propuesto por: Luis Bellido Triana (luis.bellido@upm.es)

Oferta de TFG y TFM del grupo RSTI para el curso 2025-26 (publicada: 05/09/2025)

Se ofrecen TFGs y TFMs en el grupo RSTI sobre las temáticas que se indican a continuación. Los interesados deberán enviar su CV y expediente de notas actualizado, así como la elección de 10 temas de los ofertados en order de preferencia, al correo mario.sanz@upm.es Esta oferta estará abierta hasta el 15 de septiembre; se responderán a las solicitudes una vez finalizado el plazo de la oferta.

Título: Detección de riesgos coordinados de ciberseguridad y desinformación en entornos de misión multidominio mediante operadores temporales.
Descripción: Este trabajo propone un enfoque semántico para la detección automatizada de riesgos en entornos de misión multidominio, integrando amenazas de ciberseguridad y desinformación. A través del uso de ontologías OWL, la lógica temporal basada en OWL-Time, y reglas SPARQL enriquecidas con operadores temporales, se modela la evolución de eventos críticos y su impacto sobre misiones operativas. Como prueba de concepto, se desarrolla un caso simulado, validando la capacidad del modelo para apoyar la toma de decisiones en tiempo real dentro de plataformas o sistemas de mando y control.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Framework de gestión de riesgos de ciberseguridad en tiempo real en operaciones militares multidominio.
Descripción: Desarrollo de un framework que permita identificar, evaluar y priorizar ciberamenazas en tiempo real durante operaciones conjuntas en múltiples dominios militares (terrestre, aéreo, naval, espacial y ciberespacial).
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Modelo adaptativo de riesgo basado en la misión y dominio afectados.
Descripción: Propuesta de un modelo dinámico que evalúe el impacto de incidentes en función del dominio afectado y la fase operacional de la misión, para priorizar respuestas militares más eficientes.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Motor de Respuesta Autónoma para Ciberdefensa en Escenarios Multidominio.
Descripción: Desarrollo de un motor capaz de identificar automáticamente contramedidas de ciberseguridad según reglas basadas en doctrina y fases de la misión, minimizando la interrupción operativa.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Desarrollo de un gemelo digital para la gestión de movilidad basado en OpenData
Descripción: Este TFG propone crear un gemelo digital de movilidad a partir de fuentes de datos abiertos de la comunidad de Madrid (OpenData), con el fin de modelar y analizar patrones de desplazamiento en entornos urbanos. El estudiante trabajará en la integración de datos reales, el diseño del gemelo y su validación como herramienta de apoyo a la gestión inteligente del transporte y la movilidad sostenible..
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Modificación y optimización de un gemelo digital de red para la generación de datos
Descripción: Este TFG se centra en la mejora de un gemelo digital de red ya existente, con el objetivo de optimizar su funcionamiento y adaptarlo a la generación de datos útiles para experimentación y análisis. El estudiante trabajará en la configuración, ajuste y validación del gemelo digital, explorando su uso como herramienta para la emulación de escenarios de red y obtención de datasets aplicables en investigación y pruebas de algoritmos de gestión de redes.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Diseño y validación de un marco basado en Gemelos Digitales para la gestión inteligente de recursos en 6G conforme a IMT-2030
Descripción: Este TFG propone el desarrollo de un marco de simulación y validación basado en Gemelos Digitales, orientado a las futuras redes 6G. El objetivo es modelar y emular infraestructuras de comunicación, aplicando técnicas de gestión inteligente de recursos (como ancho de banda, potencia o rutas de red) siguiendo las recomendaciones del estándar IMT-2030. El trabajo permitirá al estudiante explorar conceptos clave de redes 6G, virtualización, simulación avanzada y optimización mediante inteligencia artificial, con una clara orientación hacia la investigación y la innovación tecnológica..
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Arquitectura de monitorización inteligente basada en Gemelos Digitales y sensorización low-cost para aplicaciones domóticas
Descripción: Este TFG plantea el diseño de una arquitectura de monitorización para entornos domóticos, combinando Gemelos Digitales con tecnología de sensorización de bajo coste. El objetivo es crear un sistema capaz de recoger, representar y analizar datos en tiempo real, facilitando la automatización y optimización inteligente de recursos en el hogar.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Desarrollo de un Gemelo Digital de Red a través del software EVE-NG
Descripción: Este TFG propone la creación de un gemelo digital de red empleando la plataforma de virtualización EVE-NG. El estudiante trabajará en el diseño, despliegue y validación de topologías de red virtuales, explorando su uso como entorno para experimentación, formación y pruebas de configuraciones haciendo uso de un entorno virtualizado.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Gestión de infraestructura NDT a través de sistema iDRAC
Descripción: Este TFG se centra en la gestión y administración de servidores NDT mediante el sistema iDRAC (Integrated Dell Remote Access Controller). El estudiante trabajará en la monitorización, configuración remota y automatización de tareas de gestión, explorando cómo estas herramientas contribuyen a mejorar la eficiencia y resiliencia de la infraestructura hardware.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Desarrollo de un sistema basado en OpenData para modelado de Gemelos Digitales
Descripción: Este TFG propone la creación de un sistema que utilice datos abiertos (OpenData) para el modelado de Gemelos Digitales en distintos entornos. El estudiante trabajará en la integración, procesamiento y validación de datos reales, con el objetivo de generar modelos digitales fiables y reutilizables para aplicaciones de simulación y análisis.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Implementación de Redes Neuronales Gráficas para Sistemas de Detección de Intrusiones.
Descripción: Este proyecto propone el desarrollo e implementación de modelos basados en Redes Neuronales Gráficas (Graph Neural Networks) para mejorar los Sistemas de Detección de Intrusiones (IDS). Se implementarán y evaluarán diferentes arquitecturas GNN para la detección de anomalías y clasificación de ataques, comparándolas con soluciones IDS basados en IA convencionales o machine learning clásico.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva

Título: Desarrollo de un sistema basado en Capture the Flag.
Descripción: Este proyecto pretende diseñar, incorporar y poner en producción el Capture The Flag desarrollado por la UPM. Este sistema se aplicará en diversas asignaturas. Para ello, se requiere diseñar ciberejercicios capaces de interactuar con la plataforma y mejorar ciberejercicios desarrollados previamente. Se utilizarán tecnologías como: Contenedores Docker para aislar los retos, orquestación con Kubernetes, y marcos de referencia como MITRE ATT&CK y la Cyber Kill Chain para clasificar los retos. El objetivo final es comprobar la robustez del sistema y ponerlo en producción utilizando sistemas de Control de Acceso.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva

Título: Diseño y desarrollo de un sistema de generación de comportamiento de usuarios.
Descripción: Este trabajo pretende desarrollar un sistema de generación de comportamiento de usuarios simulados/emulados, con el objetivo de detectar posibles amenazas de tipo INSIDER mediante técnicas de IA basado en Modelado de Usuarios.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva

Título: Diseño y desarrollo de un sistema cibersituacional tipo red/blue team.
Descripción: Este trabajo pretende desarrollar la idea de un marco cibersituacional, donde se permita evaluar en tiempo real sistemas simulados y/o datos reales (Geo/Datos Públicos/Ataques en Tiempo Real). Se utilizarán bibliotecas de visualización (Grafana, Kibana) y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para extraer información no estructurada.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Francisco Lázaro / Xavier Larriva

Título: Diseño y desarrollo de un sistema probabilístico tipo “What-If” para sistemas IIoT.
Descripción: Este proyecto se enfoca en el desarrollo de un sistema cibersituacional para entornos de Internet Industrial de las Cosas (IIoT), implementando un enfoque de análisis “What-If” basado en algoritmos de inteligencia artificial tipo árboles de decisión. Se utilizará el dataset TON IoT, se validará mediante Sistemas de Detección de Intrusiones (IDS) basados en IA (previamente desarrollados) capaces de detectar anomalías y clasificar ataques en infraestructuras IIoT. El sistema permitirá simular escenarios hipotéticos de cambios en los patrones de tráfico, evaluando el impacto potencial de estas variaciones en la seguridad de la red.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST |CIPD
Tutor: Xavier Larriva

Título: Desarrollo de un sistema de detección y respuesta de amenazas para infraestructuras críticas mediante tecnologías de edge computing.
Descripción: Este proyecto propone el desarrollo de un sistema de recolección de datos basados en edge computing de sensores IIoT o IoT públicos. A partir de datos públicos se creará la representación de una red de sensores distribuidos que recopilan datos en tiempo real sobre el estado de los componentes críticos. Estos datos serán procesados mediante algoritmos avanzados de análisis predictivo para identificar patrones que indiquen posibles fallos antes de que ocurran. El sistema incluirá un panel de control para visualización de alertas y recomendaciones de acciones preventivas.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST |CIPD
Tutor: Xavier Larriva

Título: Desarrollo de un Gemelo Digital para Detección de Amenazas en Redes de Infraestructura Crítica.
Descripción: Este proyecto propone el diseño e implementación de un gemelo digital configurable para monitorizar y proteger redes de infraestructura crítica. El sistema integrará múltiples fuentes de datos en tiempo real (tráfico de red, logs de sistemas, telemetría de dispositivos y feeds de inteligencia de amenazas) para simular y detectar patrones de ataque avanzados. Se desarrollarán modelos híbridos que combinarán análisis de comportamiento de red con técnicas de detección de anomalías, considerando vectores de ataque dinámicos como DDoS, movimiento lateral o exfiltración de datos. El sistema implementará algoritmos de optimización multiobjetivo para generar respuestas automáticas que equilibren la mitigación de amenazas, el mantenimiento de servicios críticos y el uso eficiente de recursos de seguridad.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST |CIPD
Tutor: Xavier Larriva / David Álvarez

Título: Sistema de Fusión de Datos para Detección Avanzada de Intrusiones e Interoperabilidad de datos (Estándares).
Descripción: Este TFT se centra en el desarrollo de un sistema avanzado de fusión de datos para la detección y análisis de intrusiones en redes complejas. El proyecto implementará una arquitectura que integre datos heterogéneos de múltiples fuentes: análisis de tráfico de red, firmas de ataques conocidos, comportamiento de usuarios, logs de sistemas y feeds de threat intelligence. El sistema se enfocará principalmente en la fusión de datos heterogéneos, y será validado con modelos de detección de anomalías basados en IA (previamente desarrollados). Se desarrollarán algoritmos para la correlación de eventos aparentemente no relacionados. El sistema propondrá una evaluación de modelos LLM para la generación de relación de amenazas y su compartición en estándares en formato TAXII/STIX y/o JC3IEDM.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST |CIPD
Tutor: Xavier Larriva

Título: Desarrollo de un Sistema Ontológico basado en LLMs para Taxonomías JC3 Militares.
Descripción: Este proyecto propone la creación de un sistema avanzado de gestión del conocimiento que integre Modelos de Lenguaje (LLMs) con ontologías militares basadas en los estándares JC3 (Joint Command, Control and Consultation). El sistema implementará técnicas de procesamiento de lenguaje natural para extraer, clasificar y organizar automáticamente información relevante de documentos militares no estructurados, mapeándola a taxonomías estandarizadas. Se desarrollarán capacidades de razonamiento semántico que permitirán inferencias sobre relaciones complejas entre entidades militares, mejorando la toma de decisiones en entornos tácticos. El proyecto se basará en un caso de drones y clasificación mediante sistemas de IA Federada previamente desarrollados.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva

Título: Propuesta de una Práctica de Ciberseguridad basada en Firewalls (Palo Alto).
Descripción: Este proyecto propone revisar desarrollos previos relacionados con la configuración y análisis de cortafuegos, con el fin de evaluar su robustez frente a distintos escenarios de ataque multiusuarios utilizando tecnologías de Palo Alto y Check Point.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Víctor Villagrá / Xavier Larriva

Título: Aplicación de Modelos de Lenguaje (LLMs) para Reporte Automatizado de Eventos OSINT.
Descripción: Este proyecto plantea el diseño de un sistema que utilice LLMs para procesar información obtenida de fuentes OSINT (Open Source Intelligence) y generar reportes estructurados de eventos de ciberseguridad. El sistema deberá clasificar, resumir y presentar los hallazgos en un formato comprensible para analistas, facilitando la toma de decisiones y el seguimiento de incidentes..
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Francisco Lázaro / Xavier Larriva

Título: Desarrollo de un sistema de comunicación bidireccional entre gemelos digitales de red y sus contrapartidas reales.
Descripción: En este proyecto se propone explorar las posibilidades de comunicación entre gemelos digitales de red y sus contrapartidas reales, desarrollando un sistema que permita una comunicación bidireccional acorde con las necesidades de la red. Una de las principales características de los gemelos digitales es la capacidad de modelar el elemento real al que se asocia, para lo cual requiere obtener información actualizada de diversas fuentes reales. Por otro lado, el gemelo debe ser capaz de generar información de utilidad para la red que está representando, y la red debería ser capaz de adquirir y utilizar esta información. Este TFT pretende determinar las características y requisitos de estas comunicaciones, definir casos de uso útiles y desarrollar un prototipo que permita validar el sistema de comunicación bidireccional.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS
Tutor: Diego Rivera / David Álvarez

Título: Desarrollo de entornos de aprendizaje basados en virtualización y tecnología de contenedores para formación en ciberseguridad utilizando CappTheFlag..
Descripción: Este trabajo se basa en la utilización de una plataforma de virtualización para el desarrollo de entornos de aprendizaje que puedan utilizar alumnos para desarrollar habilidades relacionadas con la ciberseguridad. Se trata de construir entornos virtuales que repliquen entornos realistas de forma segura, donde se puedan probar configuraciones de seguridad de red y posibles ataques a las redes.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS
Tutor: Diego Rivera / David Álvarez

Título: Desarrollo de un sistema de traducción entre APIs en entornos SDN.
Descripción: En este trabajo se pretende desarrollar un mecanismo de traducción entre APIs relacionadas con la programabilidad del plano de datos y el lenguaje P4. Pese a los objetivos de estandarización e interoperabilidad en las redes programables por software (SDN), existen incompatibilidades entre algunas APIs que permiten controlar los dispositivos programables, lo cual impide o limita las posibilidades de control y programación desde controladores estandarizados. Este trabajo pretende paliar este problema mediante el desarrollo de un traductor que funcione como un proxy entre el controlador y el dispositivo.
Titulaciones recomendadas: MUIT | MUCS
Tutor: Diego Rivera

Título: Análisis y validación de métricas para el estudio de la desinformación .
Descripción: Este Trabajo Fin de Grado trata de la estimación del impacto y difusión de un mensaje según sus características. Para ello, el alumno deberá trabajar con un modelo matemático basado en la Teoría de la Información y evaluar métricas como entropía, redundancia, relevancia y novedad, así como validar su utilidad en ejemplos prácticos y plantear su aplicación en la detección temprana de desinformación, destacando su importancia ética y social.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Título: Evaluación de métricas para medir el impacto de mensajes y la desinformación.
Descripción: Este Trabajo Fin de Grado aborda la estimación del alcance e influencia de un mensaje a partir de sus características estructurales y semánticas. Para ello, se emplea un modelo matemático fundamentado en la Teoría de la Información y se validan métricas en ejemplos prácticos, incluyendo mensajes producidos por modelos de lenguaje (LLMs), con el fin de explorar su utilidad en la detección temprana de desinformación y destacar sus implicaciones éticas y sociales.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Título: Regresión logística en la adicción al smartphone y victimización online en jugadores de apuestas.
Descripción: Este Trabajo Fin de Grado trata de analizar datos de usuarios reales para identificar conductas que aumentan la vulnerabilidad frente a fraudes y delitos online. Basado en la teoría L-RAT y mediante un modelo de regresión logística, el alumno estudiará la relación entre la adicción al smartphone, el uso de aplicaciones de apuestas y la exposición a cibercrimen, con el fin de comprender qué hábitos incrementan los riesgos en la navegación digital.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Título: Diseño y modelado de un entorno de ingeniería de misiones orientado a operaciones en el ciberespacio.
Descripción: Este Trabajo Fin de Grado trata de analizar la correlación entre el entorno cibernético y la ingeniería de misión, identificando cómo los riesgos presentes en el ciberespacio pueden propagarse a lo largo de todo el proceso de ingeniería de misión. Además, se deben examinar los componentes esenciales de la ingeniería de misión vinculados a estos riesgos con el fin de tratar de mitigarlos.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Título: Análisis y prototipado de la ingeniería de misiones en operaciones en el ciberespacio.
Descripción: Este Trabajo Fin de Grado se centra en caracterizar todos los aspectos de la ingeniería de misión y en analizar la correlación con el entorno cibernético. Asimismo, se deben caracterizar los elementos clave de la ingeniería de misión y desarrollar un prototipo para evaluar y mitigar los riesgos existentes en el ciberespacio de manera práctica.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Oferta de TFG y TFM del grupo STRAST para el curso 2025-26 (publicada: 07/07/2025)

Se ofrecen TFGs, TFMs y becas en el grupo STRAST sobre los temas que se indican a continuación. Los interesados deben enviar su CV y listado actualizado de notas, y la referencia de su tema de interés, a dacil.munoz@fgupm.upm.es. Esta oferta estará abierta hasta el 14 de julio. ...

Título: Detección y predicción de incidencias en la red de distribución eléctrica (referencia JCD1)
Descripción: Los cortes de energía son interrupciones significativas que pueden tener amplios impactos en diversos sectores de la red de energía eléctrica, incluyendo operaciones residenciales, comerciales e industriales. Detectar y prevenir estos corte, mediante el análisis de modelos multivariables, es crucial para mejorar la resiliencia y la fiabilidad de los sistemas eléctricos. Las técnicas de aprendizaje automático (ML) y profundo (DL) ofrecen soluciones prometedoras para automatizar y mejorar la precisión de la detección de estos incidentes. Los objetivos principales de esta investigación son: recopilar y preprocesar datos de suministro eléctrico de fuentes relevantes (datos públicos y privados); desarrollar modelos de aprendizaje automático/profundo capaces de detectar incidencias en los datos recopilados; y evaluar el desempeño de estos modelos en la predicción de cortes de energía
Conocimientos y tecnologías: Python, Aprendizaje automático
Titulaciones recomendadas: GISD, GITST, MUIT, MUIRST Tutor: Juan Carlos Dueñas (juancarlos.duenas@upm.es)

Título: Aplicación de inteligencia artificial generativa e híbrida a la ingeniería de software ciberseguro (referencia JY-SM)
Descripción: El sector de la ciberseguridad no para de crecer, pero las amenazas avanzan aún más rápido y desbordan a los equipos encargados. Metodologías como Security by Design y Yellow Teaming abogan por que los propios desarrolladores integren la seguridad en todo el proceso de desarrollo, aunque muchos carecen de la formación, las herramientas o el interés para hacerlo de forma eficaz. En este contexto, las IA generativas (LLM) pueden automatizar tareas críticas de desarrollo seguro b desde la definición de requisitos hasta la revisión de códigob , pero su uso exige validación sistemática (cumplimiento de estándares y calidad) e integración con las herramientas profesionales habituales de desarrollo. Además, la naturaleza no determinista de los LLM obliga a adoptar enfoques de IA híbrida b agentes que combinan la versatilidad de los modelos de lenguaje con la fiabilidad y trazabilidad de los algoritmos clásicosb . Los trabajos ofrecidos en esta línea abordan la automatización, apoyada por herramientas de IA generativa e híbrida, de procesos como: - Generación automática de modelos, diagramas, arquitecturas, bases de datos, código fuente, etc. - Diseño automatizado de interfaces gráficas de usuario a partir de especificaciones. - Quality Assurance en el desarrollo de sistemas software. - Securización de sistemas software en etapas tempranas del desarrollo. - Generación y ejecución de pruebas y validación.
Conocimientos y tecnologías: LLMs, métodos ágiles / scrum, ciberseguridad, Python y/o Java
Tutor: Yod Samuel Martín (ys.martin@upm.es), Juan Carlos Yelmo (juancarlos.yelmo@upm.es)

Título: Desarrollo de una aplicación residente para la captura de movimientos en dispositivos de realidad virtual (referencia RG1)
Descripción: Se desea desarrollar una aplicación residente que se pueda instalar en un HMD (Head Mounted Display) de RV (Realidad Virtual) Meta Quest 3. Esta aplicación se ejecutaría en segundo plano y permitiría registrar los movimientos del usuario (tanto usando controladores como seguimiento de manos) para su posterior extracción y análisis. Esta aplicación será utilizada para obtener un conjunto de datos con el que se pueda entrenar a una Inteligencia Artificial y construir un Gemelo Digital Humano con información cinética y musculoesquelética humana. En el futuro, este modelo servirá para desarrollar terapias de fisioterapia personalizadas
Titulaciones recomendadas: GIB, MUIT, MUIB Tutor: Rodrigo García Carmona (rodrigo.garcia@upm.es)

Título: Desarrollo de un entorno para la visualización de información biomecánica de pacientes de fisioterapia (referencia RG2)
Descripción: Se dispone de varias aplicaciones de RV (Realidad Virtual) que capturan información biomecánica de pacientes de fisioterapia mediante los propios cascos de RV y otros dispositivos, como EMGs (Electromiógrafos), ECGs (Electrocardiógrafos) e IMUs (Sensores Inerciales). El objetivo de este trabajo es crear un portal web, desplegado en la nube, al que se puedan conectar estas aplicaciones de RV a través de un interfaz remoto para cargar de forma automática la información de cada paciente. Además, este portal web deberá contar con un interfaz de usuario que permita a los fisioterapeutas y profesionales médicos visualizar la información biomecánica más relevante de forma intuitiva. Este trabajo permitirá integrar en la práctica clínica un sistema de telerehabilitación que mejorará la adherencia al tratamiento de los pacientes.
Titulaciones recomendadas: GIB, GISD, MUIT, MUIRST, MUIB Tutor: Rodrigo García Carmona (rodrigo.garcia@upm.es)

Título: Desarrollo de un sistema para el análisis del movimiento de un dispositivo de realidad virtual respecto a la cabeza del usuario (referencia RG3)
Descripción: Se ha demostrado que un HMD (Head Mounted Display) de RV (Realidad Virtual), incluso de bajo coste, es capaz de medir con precisión los movimientos de la cabeza de una persona. Esta información es muy útil para fines fisioterapeúticos, pues permite desarrollar tratamientos personalizados y hacer un seguimiento detallado de las dolencias particulares de cada paciente. No obstante, se desconoce el efecto que puede tener el modelo exacto de HMD, la forma de ajustarlo a la cabeza y las características físicas de cada persona en la precisión de las medidas. Este trabajo consiste en, comparando la información de movimiento obtenida por el propio HMD y por un sistema de captura de movimientos externo, caracterizar y realizar un análisis cualitativo de esta precisión. De esta forma, se podrá definir un protocolo que permita al paciente, simplemente con un HMD de RV, valorar de forma fiable su estado físico, reduciendo el número de visitas y la carga sobre el sistema de salud.
Titulaciones recomendadas: GIB, GISD, MUIT, MUIB Tutor: Rodrigo García Carmona (rodrigo.garcia@upm.es)

Título: Desarrollo de una experiencia de realidad virtual para evaluar la capacidad de diagnóstico de profesionales médicos en una situación de emergencia (referencia RG4)
Descripción: Se han desarrollado en el pasado varias experiencias de RV (Realidad Virtual) para el entrenamiento de profesionales médicos en la realización de tratamientos de emergencia, como la pericardiocentesis o el pneumotórax. Este trabajo consiste en, apoyándose en este trabajo previo, realizar una nueva experiencia de RV que ponga a prueba y evalúe la capacidad de los profesionales sanitarios (médicos y enfermeros) para tomar decisiones de diagnóstico fiables y rápidas en un entorno estresante y caótico como puede ser una sala de emergencias. Este desarrollo servirá para que los estudiantes de Medicina y Enfermería estén mejor preparados para enfrentarse a situaciones reales con pacientes cuya vida está en juego.
Titulaciones recomendadas: GIB, MUIT, MUIB Tutor: Rodrigo García Carmona (rodrigo.garcia@upm.es)

Oferta de TFG y TFM del grupo GIROS para el curso 2024-25 (publicada: 30/09/2024)

El grupo GIROS propone Trabajos Fin de Titulación (TFT) relacionados con las redes y servicios de comunicaciones, donde se abordan aspectos como el despliegue de plataformas SDN, NFV y MEC, el desarrollo de soluciones para el soporte de servicios de conducción remota/autónoma, el desarrollo de mecanismos de streaming multimedia, el desarrollo e integración de herramientas para el tratamiento semántico de métricas de red o la ciberseguridad en estos entornos. A continuación, se muestra una lista con algunos trabajos disponibles. Puede obtener más información contactando directamente con el profesor que ha propuesto cada trabajo.

Título: Análisis de mecanismos de reserva de recursos de red basados en mapas geográficos y datos de tráfico vehicular
Descripción: en este TFM se desarrollará un entorno de laboratorio que nos permita comprender cómo se utilizan los mecanismos de reserva de recursos de red 5G basados en mapas geográficos. Estos mecanismos se estudiarán sobre escenarios de conducción remota, donde los vehículos son operados remotamente a través de las redes de comunicaciones móviles. Sobre estos escenarios se tratará de analizar posibles estrategias para especificar la cantidad de recursos de red que se requieren en las diferentes áreas geográficas que componen el mapa de una ciudad. Los desarrollos se realizarán, fundamentalmente, utilizando el lenguaje de programación Python.
Tecnologías: comunicaciones vehiculares, redes 5G, mecanismos de reserva de recursos
Titulaciones recomendadas: MUIT
Tutor: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)
Título: Evaluación de algoritmos de optimización para el cálculo de rutas vehiculares
Descripción: en este TFM se evaluará la aplicación de técnicas de programación lineal como el método Simplex para resolver el problema de planificación de rutas vehiculares como un problema de optimización. Para ello, se desarrollará un modelo escrito en el lenguaje de programación Python que permita analizar el rendimiento de estas técnicas en este entorno.
Tecnologías: comunicaciones vehiculares, algoritmos de búsqueda del camino más corto, programación lineal
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT
Tutor: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)
Título: Desarrollo de herramientas para el análisis automático de datos de tráfico de laboratorios de redes
Descripción: en este TFG se desarrollará un entorno que permita automatizar el análisis de tráfico capturado con el analizador Wireshark sobre la infraestructura de redes de los laboratorios docentes. El diseño de este entorno deberá ser lo suficientemente flexible cómo para adaptarse a posibles modificaciones de los escenarios de redes del laboratorio, por ejemplo, en el direccionamiento L2/L3, o en cambios topológicos de los árboles de expansión creados por el protocolo ST.
Tecnologías: redes y servicios de comunicaciones, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD, GIB
Tutor: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)
Título: Evaluación de modelos objetivos de medición de la calidad percibida para servicios de conducción remota
Descripción: en este TFG, se revisarán los últimos avances del estado del arte en el ámbito de la calidad de la experiencia para servicios de conducción remota. La calidad de la experiencia proporciona una medida del nivel de satisfacción que tiene un usuario con respecto a un servicio, en este caso, el nivel de satisfacción de un operador a la hora de conducir un vehículo de forma remota. Tras la revisión del estado del arte, se realizarán pruebas de streaming de vídeo que permitan comparar los modelos existentes y entender mejor sus ventajas y limitaciones.
Tecnologías: streaming multimedia, comunicaciones vehiculares
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT
Tutor: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)
Título: Modelo MAC para 802.11bd
Descripción: el objetivo de este TFG es desarrollar un modelo probabilístico que determine las probabilidades de éxito de transmisión en canales 802.11bd con fallback.
Tecnologías: redes y servicios de telecomunicaciones, señales aleatorias
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Jorge Martín Pérez (jorge.martin.perez@upm.es)
Título: Modelo de ALOHA puro con receptor ON/OFF
Descripción: este TFG indagará en la creación de un modelo probabilístico que determine la probabilidad de éxito de una transmisión en ALOHA puro cuando el receptor se enciende y apaga.
Tecnologías: redes y servicios de telecomunicaciones, señales aleatorias
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Jorge Martín Pérez (jorge.martin.perez@upm.es)
Título: xG RAN slicing con teoría espectral de grafos
Descripción: este TFG estudiará el espectro de un grafo que represente una red xG RAN. Basándose en el espectro y las cotas asociadas a la constante de Cheeger, se resolverá el problema de slicing RAN para acomodar los requisitos de una red xG.
Tecnologías: redes y servicios de telecomunicaciones, señales aleatorias
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Jorge Martín Pérez (jorge.martin.perez@upm.es)
Título: Desarrollo de un entorno de red virtualizado para la evaluación del uso de tráfico multicast en entornos de producción audiovisual
Descripción: Los centros de producción audiovisual están evolucionando al uso de redes IP. En este TFT se busca investigar en soluciones de red para estos escenarios centrándose en el papel del tráfico multicast.
Tecnologías: IP multicast, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es)
Título: Diseño y despliegue de redes con servicios de VPN basados en SRv6
Descripción: SRv6 se plantea como una tecnología que podría reemplazar a MPLS en las redes de operadores en el futuro. En este TFT se estudiará el uso de SRv6 para ofrecer servicios de VPNs en una red.
Tecnologías: IPv6, SRv6
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT
Tutor: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es)
Título: Diseño y despliegue de redes IPv6/MPLS
Descripción: En este TFT se desplegarán redes MPLS sobre una red IPv6 en un entorno de redes IPv6, es decir, el plano de control (protocolos de encaminamiento y de distribución de etiquetas) de la red MPLS estará basado en IPv6.
Tecnologías: MPLS, IPv6
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es)
Título: Desarrollo de un sistema para la generación de configuraciones de equipos de red basado en IA generativa
Descripción: Se evaluará el uso de sistemas de IA generativa para generar configuraciones de equipos de red, haciendo pruebas de funcionamiento.
Tecnologías: IPv6, DNS, DHCP, IA generativa
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD, MUIRST
Tutores: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es) y María Calderón (maria.calderon@upm.es)
Título: Desarrollo de un sistema de gestión remota de consumo energético.
Descripción: El trabajo consistirá en el desarrollo de una aplicación IoT que permita monitorizar de forma remota el consumo de una toma de corriente, recibir notificaciones superado un umbral de consumo, y posible su desactivación. El trabajo evaluará diferente hardware (tipo arduino) y diferentes posibilidades de comunicación inalámbrica (por ejemplo, WiFi y LoraWAN).
Tecnologías: Arduino, WiFi y LoraWAN
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIRST
Tutora: María Calderón (maria.calderon@upm.es)
Título: Desarrollo de una plataforma IoT para la detección de caídas en personas mayores.
Descripción: El trabajo consistirá en el desarrollo de una solución IoT que permita monitorizar de forma remota usando soluciones tipo LPWAN (Low Power Wide Area Network), la detección de caídas en personas mayores. El trabajo evaluará diferente hardware (tipo arduino u otros) y diferentes posibilidades de comunicación inalámbrica (por ejemplo, NB-IoT, SigFox y LoRaWAN).
Tecnologías: Arduino, NB-IoT, Sigfox y LoRaWAN
Titulaciones recomendadas: GITST, GIB, MUIRST
Tutora: María Calderón (maria.calderon@upm.es)
Título: Desarrollo de un sistema basado en LoRaWAN para ciclistas con detección automática de colisiones
Descripción: El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una solución IoT que permita la detección automática de colisiones en ciclista, por ejemplo, con sensores en casco, móvil, y/o bicicleta que se interconectan con BLE, y que emita las correspondientes notificaciones basadas en LoRaWAN u otra tecnología de largo alcance a contemplar.
Tecnologías: Arduino, BLE, LoraWAN
Titulaciones recomendadas: GITST, GIB, MUIRST
Tutora: María Calderón (maria.calderon@upm.es)
Título: Desarrollo de una plataforma de pruebas para la conducción remota basada en redes celulares e integración con otros servicios vehiculares.
Descripción: El objetivo de este trabajo es el despliegue de una plataforma de pruebas que permita la conducción de un coche robot basada en redes vehiculares y que pueda utilizarse para probar distintas soluciones de red para la teleconducción. Así como, su posible integración con otros servicios vehiculares del tipo vehículo-infraestructura.
Tecnologías: 4G/5G, ROS
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT
Tutores: Ignacio Soto Campos (ignacio.soto@upm.es) y María Calderón (maria.calderon@upm.es)
Título: Desarrollo de algoritmos de encaminamiento para redes de bajo consumo energético
Descripción: este TFM se centra en el desarrollo y prueba de algoritmos de encaminamiento para redes de bajo consumo energético. Se considerarán algoritmos clásicos de encaminamiento sujos a restricciones como Constrained Shortest Path First (CSPF) y algoritmos más novedosos basados en inteligencia artificial. Las pruebas de rendimiento se realizarán sobre escenarios de red virtualizados.
Tecnologías: redes SDN, algoritmos de encaminamiento
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT
Tutor: Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)
Título: Desarrollo de mecanismos para la gestión autónoma en redes B5G
Descripción: este TFM se centra en el desarrollo y despliegue de mecanismos para redes que funcionen de manera autónoma basados en la programabilidad de las redes definidas por software y la obtención de telemetría de los elementos de la red.
Tecnologías: B5G, redes definidas por software, telemetría
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT
Tutor: Luis Bellido Triana (luis.bellido@upm.es)
Título: Evaluación y validación de herramientas para la generación de código programable a partir de especificaciones OpenAPI centradas en casos de uso sobre la gestión y operación de la red
Descripción: OpenAPI es un estándar popular para construir y utilizar APIs basadas en REST de manera independiente del lenguaje de programación. Las especificaciones de OpenAPI pueden mejorar la documentación de las APIs y también se pueden usar para generar código auxiliar para clientes y servidores en varios lenguajes de programación. Este TFT se centra en la evaluación y prueba de herramientas de código abierto que permitan generar código a partir de especificaciones OpenAPI para aplicaciones cliente y servidor. En concreto, se evaluará la generación de código para la especificación OpenAPI del estándar NGSI-LD propuesto por el grupo de trabajo de ETSI centrado en la gestión de información de contexto denominado ETSI CIM (Context Information Management), proponiendo ejemplos o casos de uso de aplicación para la gestión de información sobre la administración y operación de redes de telecomunicaciones.
Tecnologías: OpenAPI, NGSI-LD, Python, Java.
Titulaciones recomendadas: MUIRST, MUIT, GITST
Tutor: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)
Título: Análisis y desarrollo de solución de In-Band Network Telemetry en redes con plano de datos programable
Descripción: Con la emergencia de las redes con plano de datos programable, surgen nuevas soluciones de monitorización de redes como In-Band Network Telemetry. In-Band Network Telemetry es una solución que permite recopilar información detallada de telemetría sobre estado de la red directamente desde el plano de datos en conmutadores programables, sin requerir intervención desde el plano de control. Con In-Band Network Telemetry, información de telemetría como tráfico cursado a través de los puertos en los nodos del plano de datos, las rutas de encaminamiento de paquetes o la latencia experimentada por los paquetes, puede ser obtenida directamente desde el plano de datos. En esencia, los paquetes pueden contener campos en cabeceras adicionales que incluyan instrucciones o metadatos de telemetría por cada salto que den los paquetes en la red. En este TFM se desplegará una red con plano de datos programable basado en la tecnología P4 sobre un entorno de emulación de red. Después, se desarrollará y analizará una solución de In-Band Network Telemetry basada en P4.
Tecnologías: SDN, P4, telemetría de red
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Tutor: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)
Título: Mecanismos de telemetría para la gestión autónoma y eficiente de la red
Descripción: En este TFM se propone utilizar diferentes mecanismos de telemetría para monitorizar métricas de operación y estado de la red en cuanto al tráfico y consumo energético de los equipos o dispositivos que la conforman. El uso continuado de estos mecanismos de monitorización de tráfico y energía permitirá analizar y evaluar el comportamiento de la red para luego aplicar decisiones autónomas de operación que permitan optimizar su rendimiento tales como técnicas de encaminamiento dinámico o de balanceo de carga de tráfico basadas en bajo consumo energético. Se trabajará sobre escenarios de red virtualizados.
Tecnologías: mecanismos de telemetría y gestión de red, virtualización, algoritmos de encaminamiento y técnicas de balanceo de tráfico.
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST
Tutor: Daniel González Sánchez (daniel.gonzalez.sanchez@upm.es)
Título: Desarrollo de un demostrador de la gestión del ciclo de vida de servicios de red a través de la plataforma de orquestación OSM
Descripción: En este trabajo de fin de titulación se propone el estudio de la plataforma OSM, y en concreto su sistema de gestión del ciclo de vida de servicios de red para desarrollar ejemplos de servicios que puedan reconfigurarse a través de la propia plataforma. Las funciones de red se basarán virtualización ligera (contenedores) que permitirán su despliegue con un consumo limitado de recursos a través de kubernetes, para facilitar el desarrollo de un demostrador.
Tecnologías: B5G, redes definidas por software, telemetrí
Titulaciones recomendadas: MUIRST, GITST
Tutor: Luis Bellido Triana (luis.bellido@upm.es)
Título: Desarrollo de un entorno de red virtualizado para la evaluación del uso de mecanismos de calidad de servicio de red en entornos de producción audiovisual
Descripción: Los centros de producción audiovisual están evolucionando al uso de redes IP. En este TFT se busca investigar en soluciones de red para estos escenarios centrándose en el papel de la calidad de servicio en redes IP y Ethernet.
Tecnologías: QoS, virtualización de redes
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Luis Bellido Triana (luis.bellido@upm.es)
Título: Desarrollo de escenarios y mecanismos de Network Slicing para redes de transporte en redes 5G
Descripción: Este TFT se centrará en el desarrollo de una plataforma capaz de implementar slices en el dominio de la red de transporte 5G, asegurando su compatibilidad para su interconexión con las subredes de acceso radio y de núcleo 5G, para la provisión slices de red 5G de extremo a extremo. La plataforma deberá ser altamente flexible, permitiendo la creación y adaptación de nuevas slices. Para lograrlo, se emplearán mecanismos de encapsulamiento de tráfico, como IPv6 o MPLS, junto con herramientas avanzadas de control de tráfico en Linux.
Tecnologías: redes y servicios de comunicaciones, virtualización de redes, herramientas de control de tráfico Linux
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIT, MUIRST
Tutores: Aitor Encinas Alonso y Carlos M. Lentisco (c.lentisco@upm.es)

Oferta de TFG y TFM del grupo GING en el curso 2024-25 (publicada: 16/09/2024)

El Grupo de investigación GING ofrece los siguientes temas de Trabajos Fin de Grado/Máster. Los interesados pueden contactar con los profesores mostrándoles su interés en el proyecto y enviando su CV y listado de notas actualizado:

Título: Exploración de bucles de degeneración en IA multimodal (Contacto javier.conde.diaz@upm.es)
Descripción: El concepto de bucles de degeneración en IA multimodal se refiere a un fenómeno en el que los modelos de inteligencia artificial que manejan múltiples tipos de datos (como imágenes, texto, audio, etc.) pueden experimentar una degradación en su rendimiento o capacidad general cuando se exponen repetidamente a entradas. En el TFT se analizarán bucles de degeneración en distitnos modelos y se propondrán mecanismos para evitarlos o mitigarlos.
Tecnologías: Python, Desarrollo de aplicaciones Web, IA generativa
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD, GIB, MUIT, MUIRST, MUCS

Título: Diseño de un enrutador de modelos de IA generativa para optimizar costos, rendimiento y consumo de energía (Contacto javier.conde.diaz@upm.es)
Descripción: En la actualidad, la proliferación de modelos de IA generativa y sus múltiples versiones ha generado una gran variedad de soluciones y diferencias en cuanto a costos de inferencia, consumo energético, tiempo de ejecución y calidad de la respuesta. Cada modelo tiene sus fortalezas y debilidades, lo que significa que no siempre es eficiente o necesario utilizar el más potente para todas las tareas. El enrutador que diseñará en este TFG permitirá seleccionar en tiempo real el modelo más adecuado para cada situación, optimizando así el rendimiento general del sistema.
Tecnologías: Python, Desarrollo de aplicaciones Web, IA generativa
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD, GIB, MUIT, MUIRST, MUCS

Título: Desarrollo de un sistema conversacional multimodelo (Contacto javier.conde.diaz@upm.es)
Descripción: Este proyecto plantea la implementación de conversaciones multimodelo enfocados en mantener el contexto durante conversaciones en IA generativa a través de distintos modelos. Al ejecutar múltiples modelos en paralelo, cada modelo manejará una parte específica de la conversación o tarea, permitiendo la continuidad y coherencia en interacciones complejas
Tecnologías: Python, Desarrollo de aplicaciones Web, IA generativa
Titulaciones recomendadas: GITST, GISD, GIB, MUIT, MUIRST, MUCS

Título: Asistente educativo personalizado basado en Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) (Contacto enrique.barra@upm.es)
Descripción: Este TFM consiste en el desarrollo de una herramienta de generación de preguntas tipo test adaptativas para los estudiantes. En esta herramienta el profesor podrá tener una cuenta de usuario y crear temas o asignaturas, subir apuntes para “alimentar” el LLM, tener un dashboard de aspectos que conviene reforzar, validar preguntas, etc. La plataforma utilizará IA generativa para producir las preguntas (en tiempo real y offline almacenadas en BBDD). Y Los alumnos podrán utilizar la herramienta y esta se adaptará progresivamente a sus conocimientos, gracias al uso de la IA para generar las preguntas. Ahora mismo tenemos una herramienta existente muy simple de generación de preguntas tipo test para las asignaturas de la que se puede partir. Utiliza Next.js, React, OpenAI, MongoDB.
Tecnologías: JavaScript, HTML, CSS.
Titulaciones recomendadas: MUIT, MUIRST

Oferta de TFG y TFM del grupo RSTI para el curso 2024-25 (publicada: 05/09/2024)

Se ofrecen TFGs y TFMs en el grupo RSTI sobre las temáticas que se indican a continuación. Los interesados deberán enviar su CV y expediente de notas actualizado, así como la elección de 5 temas de los ofertados en order de preferencia, al correo mario.sanz@upm.es Esta oferta estará abierta hasta el 15 de septiembre; se responderán a las solicitudes una vez finalizado el plazo de la oferta.

Título: Diseño y validación de un sistema de detección de anomalías insider basado en comportamiento.
Descripción: Diseño de un modelo avanzado capaz de detectar en tiempo real anomalías en el comportamiento de insiders (individuos internos de una organización) utilizando técnicas de aprendizaje automático (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial explicativa (XAI). El sistema deberá ser capaz de modelar el comportamiento de individuos en sistemas endpoint, incluyendo la capacidad de monitorear y analizar interacciones con aplicaciones, archivos, redes y otros recursos del sistema.
Titulaciones recomendadas: GITST
Tutor: Oscar Jover Walsh

Título: Desarrollo de un sistema de simulación de amenazas avanzadas persistentes (APTs) parametrizable con IA para la ejecución de maniobras cibernéticas adaptativas.
Descripción: Diseño y desarrollo de un sistema para la simulación de amenazas persistentes avanzadas (APTs), parametrizable utilizando técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El objetivo es crear una plataforma capaz de simular de manera realista ciberataques sofisticados y adaptativos. A través de la integración de algoritmos de IA, el sistema deberá ser capaz de emular dinámicamente tácticas, técnicas y procedimientos (TTPs) adaptándose a cambios en el entorno y desarrollando nuevas estrategias de ataque. Además, la plataforma podrá proporcionar contramedidas de acuerdo con los principales frameworks de ciberseguridad, como MITRE ATT&CK, LM Cyber Kill Chain o Unified Kill Chain.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Oscar Jover Walsh

Título: Diseño e implementación de un sistema para combatir campañas de desinformación aplicando inteligencia artificial.
Descripción: El objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema para la detección y análisis de patrones de desinformación en redes sociales, empleando técnicas de inteligencia artificial (IA), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Además, el sistema proporcionará contramedidas frente a las tácticas, técnicas y procedimientos (TTPs) identificados, utilizando frameworks de desinformación como MITRE DISARM.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Oscar Jover Walsh

Título: Especificación y desarrollo de una aplicación web escalable basada en microservicios y tecnologías cloud.
Descripción: El objetivo del trabajo es desarrollar un prototipo de aplicación web escalable basada en una arquitectura de microservicios y tecnologías cloud. En una primera fase, se analizará la información disponible sobre las tecnologías que actualmente se emplean para el despliegue de aplicaciones escalables en la nube, y en particular de algunas de las más populares (por ejemplo, Amazon, Twitter, Spotify o Netflix). Tras estes estudio, se identificarán cuáles son servicios principales de la aplicación y se definirá la arquitectura de la solución a desarrollar. Finalmente, se desarrollará y desplegará sobre la nube un prototipo de la aplicación.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT
Tutor: Manuel Álvarez-Campana

Título: Diseño e implementación de un entorno de emulación de un sistema 5G para laboratorios docentes.
Descripción: El objetivo del trabajo es desarrollar un entorno virtual que emule un sistema 5G, sobre el que se puedan realizar prácticas de laboratorio con findes docentes. En una primera fase, se analizará la disponibilidad de herramientas de software abierto que pueda servir de base para el desarrollo de un sistema 5G virtualizado. En base a ello, se desarrollará el entorno virtual del sistema 5G, y se definirán un conjunto de prácticas de laboratorio con fines docentes. La solución desarrollada permitirá que el entorno pueda ser fácilmente replicable para una asignatura de laboratorio con varias decenas de alumnos.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT
Tutor: Manuel Álvarez-Campana

Título: Diseño e implementación de un entorno de emulación adaptable para su aplicación en gemelos digitales de red.
Descripción: TFT basado en la investigación de tecnologías y tendencias de virtualización actuales que permitan a través de ficheros descriptores desplegar entornos virtualizados, enfocándose en la readaptación de escenarios ante cambios topológicos sin necesidad de eliminar el escenario y salvaguardar el estado previo a la reconfiguración.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUIST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Diseño e implementación de un sistema de comunicación en tiempo real aplicado al intercambio de datos entre gemelos digitales.
Descripción: TFT basado en el componente diferenciador del paradigma de gemelos digitales, el canal de comunicación bidireccional que permite el intercambio de datos entre los entornos de gemelo físico y de gemelo digital. Para ello será necesario analizar las tecnologías actuales que permitan este tipo de intercambio teniendo en cuenta requerimientos de escalabilidad, tiempo real, o garantía de entrega de la información.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUIST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Diseño e implementación de un entorno virtual enfocado a la caracterización y despliegue de gemelos digitales IoT.
Descripción: TFT basado en la caracterización, modelado y despliegue de gemelos digitales de redes IoT. Analizando las características concretas de este tipo de redes para poder identificar los requisitos necesarios del entorno virtual a desplegar basado en contenedores.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUIST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Diseño e implementación de sistemas de recolección y agregación de datos basados en microservicios aplicado a gemelos digitales
Descripción: TFT basado en el diseño y despliegue de microservicios desplegados en entornos concretos capaces de recolectar y agregar información. La aplicabilidad de este tipo de microservicios se llevará a cabo tanto en el entorno de gemelo físico, tomando datos que permitan caracterizar el comportamiento y evolución de elemento físico, así como en el entorno de gemelo digital, permitiendo la recolección y agregación de datos para su posterior uso, en forma de datasets, por parte de algoritmos basados en ML e IA.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUIST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Diseño e implementación de un framework capaz de desplegar entornos 5G aplicable a entornos docentes
Descripción: TFT enfocado al estudio de los diferentes proyectos OpenSource sobre núcleos 5G, con el objetivo de desarrollar un framework que permita de manera automática seleccionar el despliegue virtual de diferentes núcleos con el objetivo de realizar pruebas enfocadas a la gestión de red 5G y ciberseguridad.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUIST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Diseño e implementación de un entorno de emulación de gemelos digitales basado en Kubernetes y Docke
Descripción: TFT enfocado a la creación de un catálogo de imágenes docker y servicios K8 que permitan su uso en el contexto de gemelos digitales. Para ello se partirá de contenedores base, pudiendo especificar su comportamiento en función del área de aplicación de los gemelos digitales.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | MUIST
Tutor: Mario Sanz Rodrigo

Título: Desarrollo de una herramienta de visualización para la gestión de riesgos de ciberseguridad.
Descripción: Consiste en el diseño y desarrollo de un protipo web de una consola de mando y control para entornos de conciencia cibersituacional donde se representa el estado del sistema en cuanto al nivel de riesgo de ciberseguridad existente y permite la configuración de escenarios de simulación.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Desarrollo de un sistema de recomendación de contramedidas
Descripción: El objetivo de esta propuesta es desarrollar un sistema que permita minimizar el riesgo residual de un sistema a partir de la selección de contramedidas según la estructura de la red del sistema y de parámetros como un presupuesto límite.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Optimización de la gestión de vulnerabilidades mediante algoritmos no supervisados
Descripción: Consiste en el entrenamiento de algoritmos no supervisados de aprendizaje automático, como los de clustering, que permitan identificar ataques que afectan a varios activos dentro de una organización segun las vulnerabilidades a las que están expuestos.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT | GIB | GISB | MUCS | MUIST
Tutor: Carmen Sánchez Zas

Título: Desarrollo de un sistema de gestión de redes virtualizadas para aprendizaje en ciberseguridad.
Descripción: Este proyecto consistiría en el desarrollo de un sistema centralizado para la gestión de un entorno de aprendizaje para ciberseguridad, basado en redes virtualizadas. El objetivo es obtener un sistema que permita crear y gestionar usuarios y grupos, monitorizar actividades y facilitar la interacción con el entorno a través de una interfaz web. Adicionalmente, el sistema contaría con funciones para la evaluación del progreso de sus usuarios.
Titulaciones recomendadas: GITST, MUIT, MUIT, GISB, MUIRST
Tutor: Diego Rivera Pinto & David Muñiz

Título: Diseño y desarrollo de un sistema de generación de informes de ciberseguridad basado en IA generativa.
Descripción: Estudiar, diseñar e implementar un sistema que integre modelos de IA generativa en sistemas de ciber defensa (Sistemas de detección de intrusiones, Security Information and Event Management) para la generación de informes y la sugerencia de Cursos de Acción (COAs). El sistema se basara en un enfoque RAG (Retrieval Augmented Generation) para la integración de estos modelos con información externa estructurada y factual; e incorporando técnicas de XAI (SHAP, LIME) para una mayor fiabilidad y utilidad de los informes realizados.
Titulaciones recomendadas: GITST | GISD | GIB
Tutor: Luís Pérez Miguel

Título: Diseño de un catálogo y modelo ontológico para la detección y mitigación de amenazas insider.
Descripción: Realizar un estudio detallado de las amenazas insider, su caracterización y cómo son contrarrestadas. Construir un catálogo de indicadores de amenazas internas, y de mitigaciones y Cursos de Acción (CoAs) contra estas. Y diseñar e implementar un modelo basado en ontologías para la evaluación y la mitigación del riesgo de una amenaza interna de acuerdo a dicho catálogo.
Titulaciones recomendadas: GITST | GISD | GIB
Tutor: Luís Pérez Miguel

Título: Diseño de un sistema de detección de ataques de tipo insiders basado en modelos de inteligencia artificial explicativa.
Descripción: Desarrollar un sistema de detección de INSIDERS basado en inteligencia artificial que aplique modelos de Inteligencia Artificial Explicativa e Interpretable. El trabajo deberá identificar mediante un caso de uso real las implicaciones éticas de la interpretabilidad del modelo, como cuestiones de equidad, responsabilidad y transparencia.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISD | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva Novo

Título: Desarrollo y aplicación de un CTF de ciberseguridad en el ámbito docente
Descripción: Este trabajo final de titulación busca diseñar, implementar un sistema de virtualización para un entorno docente, en el cual una red de máquinas virtuales se pueda desplegar de manera automática en una infraestructura que soporte la virtualización de red. Estas máquinas contienen un escenario de red vulnerable que deberán ser explotadas. Este trabajo se integrará con una plataforma previamente desarrollada, en FLASK / BASH / SYSTEMD la cual se interconectará con dichas maquina virtuales desplegadas.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISD | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva Novo

Título: Diseño y desarrollo de un sistema de detección de amenazas basado en MITRE ATT&CK y aprendizaje automático para sistemas IIoT
Descripción: TFM propone realizar primero una investigación sobre los diferentes IDS enfocados a Industrial Internet of Things. A partir de la información obtenida, se desarrollará un sistema de detección de intrusiones basado en machine learning con el objetivo de identificar posibles Técnicas Tácticas y Procedimientos de un ataque/intrusión simulada según MITRE ATT&CK. Con las salidas de las herramientas de captura de tráfico se creará un dataset propio basándose en las características definidas para cada conexión por el UNSW-NB15.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISD | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva Novo

Título: Diseño y desarrollo de un sistema de detección y clasificación de imágenes basado en inteligencia artificial federada en sistemas UAV (Unmanned Aerial Vehicle)
Descripción: El objetivo de este trabajo es diseñar e implementar una arquitectura de Aprendizaje Federado para el entrenamiento de modelos de detección de objetos, capaz de aprender de los fotogramas extraídos de videos recibidos mediante drones, entrenando un modelo de Machine Learning de manera colaborativa. Para lograrlo, se deberá simular un escenario con dos clientes federados cuyos datos de entrenamiento son imágenes anotadas en diferentes escenarios, y un servidor central que coordinara todo el proceso de entrenamiento. En este escenario, se evaluarán distintas configuraciones, incluyendo los modelos de Deep Learning empleados en detección de objetos, con pesos preentrenados y diferentes estrategias de agregación
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISD | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Xavier Larriva Novo

Título: Diseño y despliegue de un laboratorio de ciberseguridad.
Descripción: El TFG trata de la adecuación, instalación, configuración y despliegue de distintos equipos hardware de ciberseguridad que se han recibido por donación, para proponer sobre ellos distintas prácticas de ciberseguridad de defensa perimetral para su realización en las distintas asignaturas de las titulaciones de la ETSIT.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISD | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Víctor Villagrá

Título: Diseño y modelado de métricas de desinformación.
Descripción: El TFG trata de aplicar los conceptos de teoría de la información para establecer métricas en la desinformación. En el marco del proyecto europeo EUCINF, en el que se combaten las campañas de desinformación, este TFG tratará de usar los distintos modelos de desinformación identificados en el proyecto para su análisis con una propuesta de métricas de desinformación
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISD | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Víctor Villagrá

Título: Análisis de las comunicaciones en sistemas de Internet de las Cosas (IoT) para Smart Cities.
Descripción: El trabajo consistirá en la programación de dispositivos electrónicos y la interconexión con dispositivos IoT para conformar una red de dispositivos con comunicación efectiva. Se analizará el estándar 6LoWPAN (IPv6 over Low poer Wireless Personal Area Networks) que permite la comunicación entre nodos de una red inalámbrica y otros dispositivos. Se requiere interés y cierto conocimiento previo sobre electrónica de comunicaciones, redes de sensores, actuadores y protocolos de comunicaciones. Así como interoperabilidad entre dispositivos.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Título: Análisis de seguridad del estándar 6LoWPAN.
Descripción: El TFG trata de aplicar los conceptos de teoría de la información para establecer métricas en la desinformación. En el marco del proyecto europeo EUCINF, en el que se combaten las campañas de desinformación, este TFG tratará de usar los distintos modelos de desinformación identificados en el proyecto para su análisis con una propuesta de métricas de desinformación
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Sonia Solera Cotanilla

Título: Diseño e implementación de un marco de simulación para estudio de nuevos estándares de cifrado.
Descripción: El objetivo del trabajo es obtener un marco de simulación para evaluar las prestaciones de distintas estrategias de cifrado y firma electrónica de algoritmo post cuánticos. Se requiere experiencia con linux.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Andrés Marín López

Título: Técnicas de canal lateral para el análisis de seguridad de una implementación del nuevo estándar de cifrado ML-KEM.
Descripción: El trabajo consistirá en el estudio de las técnicas de canal lateral que se han venido aplicando con éxito en las últimas implementaciones de cifradores post cuánticos, para para diseñar e implementar un marco que facilite realizar estos ataques de canal lateral en una implementación concreta de ML-KEM.
Titulaciones recomendadas: GITST | MUIT |GIB | GISB | MUCS | MUIRST
Tutor: Andrés Marín López

Oferta de TFG y TFM del grupo STRAST para el curso 2024-25 (publicada: 01/07/2024)

Se ofrecen becas, TFGs y TFMs en el grupo STRAST sobre los temas que se indican a continuación. Los interesados deben enviar su CV y listado actualizado de notas, y la referencia de hasta 3 temas de los ofertados por orden de preferencia, a dacil.munoz@fgupm.upm.es.

Esta oferta estará abierta hasta el día 9 de septiembre; se responderá a las solicitudes en el orden en el que se vayan recibiendo.

Referencia: JB-JA
Título: Diseño de la integración del estándar GTFS en un simulador de transporte
Descripción: El trabajo consistirá en la modificación de un simulador de transporte para añadir una funcionalidad que permita trabajar con datos abiertos de los operadores de transporte. Este programa simula una red de metro en tiempo real y permite estudiar como reacciona la red de transporte ante diferentes situaciones. La motivación principal del trabajo es que este simulador pueda utilizar archivos GTFS (https://gtfs.org/es/) para definir el escenario (arquitectura de la red, horarios y tiempos de viajes reales, etc.).
Tecnologías: Scala/Java, Visualización de datos

Referencia: JA1
Título: Diseño y visualización de sistemas de predicción de demanda en redes de transporte de pasajeros
Descripción: El trabajo parte de unos modelos de predicción de la demanda de pasajeros en la red de metro de Madrid. El objetivo del proyecto es crear una integración de estos modelos en una plataforma de gestión que permita el reentrenamiento y selección de modelos, la visualización de las predicciones e incluya mecanismos de control de la deriva de los modelos. Todo esto atendiendo a las caracterísitcas geográficas y topológicas de la red de transporte.
Tecnologías: Python, bibliotecas de ML como scikit-learn o Tensorflow, Grafana, herramientas de visualización

Referencia: JA2
Título: Análisis del efecto de eventos sociales masivos en redes de transporte de pasajeros
Descripción: El trabajo consiste en el análisis de conjuntos de datos históricos del Metro de Madrid y relacionarlos con eventos sociales que agrupen a grandes cantidades de personas como conciertos o partidos de fútbol. El objetivo del proyecto es entender el efecto de estos eventos en la demanda de la red de transporte, así como generar modelos de predicción que ayuden a la planificación de la red.
Tecnologías: Python y Pandas / Scala y spark, bases de datos como PostgreSQL o Elasticsearch, herramientas de visualización como Grafana y Kibana

Referencia: HP-
Título: Diseño y implementación de un servicio de gestión de seguridad de personal
Descripción: Este TFT consiste en el desarrollo de herramientas y su despliegue para el control y monitorización de sistemas heterogéneos. Incluye la integración con herramientas de administración de usuarios, registro de logs de distintas fuentes y su procesado y análisis. Se desarrollará una interfaz para poder administrar e interactuar con el sistema.
Tecnologías: Desarrollo Web, Docker, Kubernetes, Bases de Datos (PostgreSQL)

Referencia: JCD1
Título: AI on the edge (IA en el borde de la red)
Descripción: Para la monitorización de infraestructuras críticas distribuidas, es necesario recoger datos de los sensores instalados en dispositivos IoT y procesarlos mediante modelos de IA y aprendizaje automático para detectar o predecir incidencias o problemas de funcionamiento. Los modelos se ejecutan sobre plataformas de capacidades reducidas (Raspberry Pi, Arduino etc) para procesar los datos sin necesidad de enviarlos a la nube. Objetivos del trabajo: La programación de un núcleo de ejecución de modelos sobre una plataforma de capacidad reducida y su conexión a una arquitectura distribuida de procesado de flujos de datos.
Tecnologías: Arduino, Raspberry Pi
Conocimientos necesarios: Programación de alguna plataforma reducida.

Referencia: FC-AY1
Título: Análisis de causas raíz de fallos en microservicios basado en Knowledge Graphs
Descripción: Los fallos en sistemas basados en microservicios se multiplican debido a las dependencias entre servicios, dificultando identificar el origen del problema. Las herramientas tradicionales de monitorización no son capaces de observar y razonar a través de estas relaciones entre servicios. Este proyecto aplicará la capacidad de expresividad y razonamiento de los Knowledge Graph para mejorar el análisis de causas raíz (Root Cause Analysis o RCA) en entornos de microservicios utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Los objetivos principales de este proyecto son: diseñar algoritmos basados en aprendizaje máquina (GNN, RL, LLM...) para el análisis automatizado de causas raíz sobre Knowledge Graphs; y evaluar la efectividad del enfoque propuesto mediante validación experimental en conjuntos de datos reales y públicos.
Tecnologías: Knowledge Graphs, GNN, RCA, Microservicios
Conocimientos necesarios: Programación en Python, SO Linux, Aprendizaje Automático

Referencia: FC-AY2
Título: Optimización del despliegue de microservicios empleando Knowledge Graphs
Descripción: El despliegue de microservicios implica decidir cómo distribuir los servicios en un clúster o conjunto de servidores para optimizar objetivos como el rendimiento, coste y la tolerancia a fallos. Las estrategias actuales a menudo no consideran la comunicación que tendrá lugar entre servicios en ejecución, desperdiciando recursos y obteniendo un rendimiento subóptimo del sistema. Este proyecto tiene como objetivo abordar este problema mediante el uso de Knowledge Graphs para modelar arquitecturas de microservicios y optimizar su despliegue. Los objetivos principales de este proyecto son: diseñar algoritmos para optimizar el despliegue de microservicios utilizando un grafo de conocimiento; y evaluar la efectividad del enfoque propuesto mediante validación experimental en un entorno basado en Kubernetes.
Tecnologías: Knowledge Graph, Call Graph, Kubernetes, Microservicios
Conocimientos recomendados: Programación en Python, SO Linux, Aprendizaje Automático, Arquitecturas de Microservicios (básico)

Referencia: JCD-AY1
Título: Detección y predicción de incidencias en la red de distribución eléctrica
Descripción: Los cortes de energía son interrupciones significativas que pueden tener amplios impactos en diversos sectores de la red de energía eléctrica, incluyendo operaciones residenciales, comerciales e industriales. Detectar y prevenir estos corte, mediante el análisis de modelos multivariables, es crucial para mejorar la resiliencia y la fiabilidad de los sistemas eléctricos. Las técnicas de aprendizaje automático (ML) ofrecen soluciones prometedoras para automatizar y mejorar la precisión de la detección de estos incidentes. Los objetivos principales de esta investigación son: revisar la literatura existente sobre técnicas de detección de incidentes y sus aplicaciones en sistemas eléctricos; recopilar y preprocesar datos de cortes de energía de fuentes relevantes (datos públicos y privados); desarrollar un modelo de aprendizaje automático capaz de detectar incidencias en los datos recopilados; y evaluar el desempeño del modelo en comparación con métodos tradicionales
Conocimientos recomendados: Inglés (para interacción con personas en proyecto internacional), Programación en Python, Aprendizaje Automático.

Referencia: JY-SM
Título: Aplicación de herramientas de IA generativa en la ingeniería del software y servicios
Descripción: La reciente explosión de las Tecnologías de inteligencia artificial generativa (como ChatGPT y Github Copilot) está demostrando un potencial significativo para agilizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en diversos procesos de desarrollo de software, ya sea como asistente a los ingenieros, o automatizando completamente algunas de sus tareas. Al aplicar estas Tecnologías se busca optimizar el tiempo y esfuerzo de los desarrolladores a la vez que se abordan de manera efectiva los desafíos actuales en la creación de software de calidad. Este trabajo explorará cómo la IA generativa puede asistir en distintos momentos a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software (ya sea en la captura y análisis de los requisitos, en el diseño, en las pruebas, o en la operación), con un especial énfasis en la elaboración, cumplimiento y verificación de requisitos no funcionales (tales como seguridad, privacidad, usabilidad o accesibilidad).
Tecnologías y conocimientos: LLMs, métodos ágiles / scrum, ciberseguridad, Python y/o Java.

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