Oferta de Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster

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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.

  1. 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)

  2. 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)

  3. 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)

  4. 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)

  5. 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)

  6. 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)

  7. 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)

  8. 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)

  9. 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)

  10. 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)

  11. 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)

  12. 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)

  13. 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)

  14. 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)

  15. 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)

  16. 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)

  17. 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)

  18. 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)

  19. 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)

  20. 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)

  21. 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)

  22. 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)

  23. 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:

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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.

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 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

  14. 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

  15. 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

  16. 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

  17. 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

  18. 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

  19. 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

  20. 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

  21. 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

  22. 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

  23. 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

  24. 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

  25. 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

  26. 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

  27. 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.

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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)

  5. 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.

  6. 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

  7. 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)

  8. 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.

  9. 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.