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Soluciones en Seguridad
 

Soluciones en Seguridad

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Presentación sobre tecnología y soluciones de Daedalus especialmente orientadas al área de la Defensa.

Presentación sobre tecnología y soluciones de Daedalus especialmente orientadas al área de la Defensa.
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Soluciones en Seguridad Soluciones en Seguridad Presentation Transcript

  • DAEDALUS: Soluciones en el ámbito de la Seguridad
  • Quiénes Somos
    • Origen (1998):
      • Spin-off de universidades Politécnica (ETSI Telecomunicación) y Autónoma de Madrid
      • Creada por profesores e investigadores con experiencia en transferencia de tecnología
      • Incorporados socios del ámbito de los negocios en ampliaciones de capital
    • Estructura: sociedad an ónima de c apital privado nacional
    • Principales líneas de actividad:
      • Tecnología del Lenguaje
      • Tecnología Web
      • Inteligencia de Negocio
    • Alta componente de Investigación y Desarrollo
      • Experiencia en programas nacionales y europeos de I+D, en colaboración con universidades
      • Participación continuada en congresos y otros foros internacionales (como plataformas tecnológicas) y publicación de resultados científico-técnicos
    • Misión: innovación
  • Principales competencias tecnológicas
    • Tecnología del lenguaje:
      • Extracci ón de información, reconocimiento de habla, traducción automática, etc.
    • Tecnología Web:
      • Buscadores especializados (texto/imagen/vídeo/audio)
      • Análisis de visitas a sitios web
      • Web semántica, ontolog ías, arquitecturas orientadas a servicios
    • Inteligencia de negocio:
      • Minería de datos, reglas de negocio, predicción, modelado, simulación, optimización
  • Clientes y partners
    • DAEDALUS proporciona soluciones especializadas para grandes clientes, basadas fundamentalmente en tecnología propia: Yell, Grupo PRISA, Grupo Unidad Editorial, lainformación, Iberdrola, Grupo Telefónica, SGAE, Grupo SM, Amper, Instituto Cervantes...
    • Socios de negocio: INDRA, Futurespace, ATEX
  • Escenarios en Seguridad: acceso a información
    • Aplicación de tecnologías semánticas para proporcionar un acceso inteligente a la información
    • Por acceso inteligente entendemos la posibilidad de localizar la información a partir de conceptos o entidades relacionados entre sí
    • Facilitar al usuario la navegación a través de esta red de conceptos, alcanzando los recursos de información asociados
    • Incorporar el tratamiento de datos en formato audio, vídeo, imagen y/o texto.
      • Localización, análisis, almacenamiento y recuperación de informmación
      • Integraci ón de soluciones de reconocimiento de habla de Sail Labs (Media Mining Indexer)
    • Soluciones integrables en cualquier entorno (plataformas hardware, medios de transmisión, sistema operativo)
  • Escenarios: proceso general
    • Preparación de la información para su consumo
    Índices + ontologías + datos etiquetados Tecnología de Daedalus
  • Escenarios: búsqueda multilingüe
    • Expresiones de búsqueda en diferentes idiomas (árabe, hebreo, ruso, inglés, francés, italiano, alemán, euskera, etc.)
    Traducción por palabras (STILUS Trans) Índices + ontologías + datos etiquetados Procesamiento de la consulta
  • Escenarios: búsqueda semántica
    • Expansión semántica de la consulta y/o reconocimiento de entidades y/o búsqueda sobre ontologías
    Reconocimiento de Entidades (STILUS NER) Expansión Semántica (STILUS Sem) Índices + ontologías + datos etiquetados Procesamiento de la consulta Búsqueda sobre ontologías (OWL/SPARQL)
  • Escenarios: búsqueda multimedia
    • Digital Audio Library Indexing: http://showroom.daedalus.es
    • Vídeos de los canales en YouTube de medios:
      • RTVE, Antena3 TV, Telecinco, TeleMadrid, Cuatro, Agencia EFE, EuropaPress, etc.
    • Contenidos procesados por medios automáticos para su indexación y búsqueda.
  • Escenarios: identificación de entidades
    • Identificación de entidades en textos a partir de recursos propios. Para castellano:
      • Lugares: ciudades, regiones, países, ríos, montañas... de todo el mundo, incluido geoposicionamiento
      • Nombres de personas, organizaciones, etc. (índices bursátiles, leyes, títulos de obras, productos…)
    • Caracter ísticas adicionales:
      • Propuesta de entidades candidatas que no forman parte en estos momentos de los recursos l éxicos de STILUS
      • Desambiguaci ón semántica (Ej.: Madrid, entidad geográfica en varios países, equipo deportivo, apellido)
      • Desambiguaci ón referencial de entidades (varias referencias a la misma entidad con nombres distintos en un mismo texto)
  • Escenarios: agrupamiento de documentos
    • Agrupamiento automático de documentos relacionados (clustering), para:
      • Detectar noticias duplicadas procedentes de fuentes diferentes
      • Relacionar noticias sobre el mismo tema
        • Alonso: “Tuvimos un error terrible de estrategia”
        • Alonso afirma que Renault cometió “un error demasiado grande”
    • Las noticias (temas) tienen asociada una caducidad
    • Método:
      • Procesamiento + modelo de espacio de vectores + algoritmo Fuzzy C-Means con distancia Euclídea + máx. distancia intercluster
      • Entrenamiento adaptativo (según caducidad de las noticias)
    • Interfaz
      • Entrada: texto, caducidad de la noticia
      • Salida: lista de noticias similares (ID’s y distancia)
  • Escenarios: Clasificación automática
    • Clasificación automática de documentos en clases. Procedimiento:
      • Extracci ón de términos
      • Clasificación: algoritmo k-Nearest Neighbour (kNN) mediante la distancia Euclídea/del coseno
    • Ej.: Taxonomía International Press Telecommunications Council
      • 3 niveles: 17 temas principales, divididos en materias (372 en total) y éstas a su vez en detalles (976 en total)
      • Código TT-MMM-DDD
        • Ej.: 15-039-001 [Deportes - Automovilismo - Fórmula 1]
    • Enfoques posibles:
      • Aprendizaje autom ático inductivo (a partir de noticias ya clasificadas)
        • Entrenamiento: asignación semisupervisada de palabras clave (en cada idioma a tratar) a cada nodo de la taxonomía
      • Asignaci ón de términos a nodos por especialistas en documentación
    • Interfaz
      • Entrada: texto, idioma, nº máx de clases
      • Salida: lista de códigos IPTC y su relevancia
  • Escenarios: búsqueda avanzada
    • Buscadores textuales especializados/multilingües
      • Telefónica Soluciones, Instituto Cervantes
      • Tecnología: metabuscador, robots, identificación de idioma, indexación, resúmenes automáticos
    • Localización de contenidos audiovisuales
      • Sociedades Gestión Derechos Autor: SDAE, AIE
    • Localizador borroso de información
      • Proyecto HOLMES (Yell Publicidad)
      • ACC Seguros
    • Buscador de imágenes (borroso/semántico)
      • LatinStock (portal de fotograf ía comercial)
    • Buscadores sem ánticos
      • Buscador sem ántico para páginas amarillas (Yell Publicidad)
  • Escenarios en Seguridad: Link Analysis
    • Análisis de Enlaces: área desarrollada en los últimos 20 años en varios campos:
      • Ciencias sociales: Social Network Analysis (SNA)
      • Matemáticas: Teoría de Grafos
      • Informática: Grafos como estructuras de datos
    • Relación con otras disciplinas:
      • Minería de datos/ textos:
        • Extracción de información
        • Clasificación de textos
      • Construcción de ontologías
      • Visualización
      • Búsqueda inteligente, con capacidad de inferencia
  • Escenarios en Seguridad: Business Rules
    • Regla de Negocio: expresión que constriñe un aspecto de la misión (o del negocio)
    • Sistema de Reglas de Negocio (BRS): verifica la correcta aplicación de las reglas de negocio
    • Aplicaciones en Defensa:
      • Procesos de adquisición de material
      • Políticas de restricción de acceso a información
      • Otras…
  • Otros Proyectos en Inteligencia de Negocio
    • Inteligencia Energ ética
      • Telefónica Soluciones
    • Predicción meteorológica, de contaminación y de producción de parques eólicos
      • Iberinco, Grupo Iberdrola
    • Detección de churning en operadores móviles
      • TeleSP, Brasil, colaboración con Telefónica I+D
    • Predicción de venta de productos farmacéuticos
      • Novo Nordisk Pharma, Dinamarca
    • Planificación de las obras del Plan Hidrológico Nacional
      • Ministerio de Medio Ambiente
    • Características generales: optimización, modelado, simulación y minería de datos en sistemas complejos
    • Integración de productos de terceros:
      • XPress (optimización y planificación, Dash Optimisation, Reino Unido)
      • Powersim Studio (modelado y simulación, Powersim, Noruega)
      • DataEngine (minería de datos, MIT GmbH, Alemania)
  • Actividades I+D (I)
    • Proyectos:
      • FLAVIUS (7º Programa Marco UE, CIP-ICP-PSP, 2009-2011)
        • Foreign Language Versions of Internet and User-generated Sites
        • Socios: Softissimo, JFG Networks (FR), Language Weaver (RO), Accross, Qype (DE), Videopolis (BE)
        • Inversión: 3,7M€ (total), 700K€ (DAEDALUS)
      • Contenidos a la carta (AVANZA, Ministerio de Industria, 2008-2010)
        • Distribución personalizada de noticias y sistema de recomendación
        • Socios: Germinus XXI, Agencia EFE
        • Inversión: 1,2M€ (total), 132K€ (DAEDALUS)
      • DISUIPA (AVANZA, Ministerio de Industria, 2008-2010)
        • Plataforma para acceso de discapacitados en instal. públicas de acceso a Internet
        • Socios: Fractalia, UC3M, Consultec
        • Inversión: 650K€ (total), 200K€ (DAEDALUS)
      • CANTIGA (PROFIT, Ministerio de Industria, 2007-08)
        • Catalogación y búsqueda federada de contenidos musicales digitales
        • Socios: Germinus XXI, Fundación Albéniz, UPM, UC3M
        • Inversión: 1 M€ (total), 140K€ (DAEDALUS)
      • ITECBAN (CENIT, Ministerio de Ciencia e Innovación, 2006-09)
        • Arquitectura de sist. de inform. para el entorno bancario
        • Socios: INDRA, CajaMadrid, Sun Microsystems y Grid Syst.
        • Inversión: 33,3 M€ (total) 1,5M€ (DAEDALUS)
  • Actividades I+D (II)
    • Proyectos (cont.)
      • EDDENN (PROFIT, Ministerio de Industria, 2004-05)
        • Extracción de Información de documentos digitalizados no estructurados
        • Socio: IPSA
        • Inversión: 775K€ (global), 235K€ (DAEDALUS)
      • Omnipaper (Unión Europea, Programa IST, 2002-04)
        • Acceso distribuido y multilingüe a servicios de noticias
        • Socios: Univ. Leuven (coordinador) y otros
        • Inversión: 2,8M€ (global), 423K€ (DAEDALUS)
    • Redes y Plataformas Europeas de Investigación
      • KDNET: Knowledge Discovery Network of Excellence
      • CLEF: Cross Language Evaluation Forum
      • FLaReNet: Fostering Language Resources Network
      • NEM Platform: Networked and Electronic Media
      • ARTEMIS Platform: Embedded Systems
  • DAEDALUS, S.A.
    • Oficina Central:
    • López de Hoyos 15
    • 28006 Madrid
    • Depto. Técnico:
    • Edificio Vallausa II
    • Albufera 321 28031 Madrid
    • Tel: +34 913.32.43.01
    • [email_address]
    • http://www.daedalus.es