Primeros resultados científicos publicados por la UMA

El grupo de investigación NEO, que participa en el proyecto fiQare junto con las empresas Emergya, Secmotic y TIGA, ha comenzado a producir los primeros resultados del proyecto, que se difundirán en las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos, celebradas en Sevilla.

En este primer estudio, parte del enfoque fiQare se hace público. En particular, se trata de un análisis de los 26 Habilitadores genéricos (base del funcionamiento de esta plataforma abierta) para identificar sus puntos débiles. El objetivo es estudiar las secciones de confiabilidad y seguridad de este software. Las conclusiones nos permiten comprender el código fuente que muchas empresas y entidades ya están utilizando en Europa y en el resto del mundo para implementar servicios en ciudades inteligentes y otras aplicaciones.

El enfoque del proyecto fiQare es único porque es automático, cuantitativo y exhaustivo según la norma ISO 25010. Además de detectar los puntos débiles, el proyecto pretende corregirlos y demostrar que es posible un aumento en la calidad global (beneficios, escalabilidad, mantenibilidad, extensibilidad, ...) con esta metodología de trabajo. La intención del grupo NEO también es imbuir inteligencia artificial (IA) en este análisis automático, que permitirá a corto plazo brindar un servicio muy útil a los desarrolladores y una tranquilidad importante para los usuarios y ciudades que utilizan Fiware con respeto al chequeo global al que se ha enviado este software.

El grupo NEO de la Universidad de Málaga realiza numerosas colaboraciones en ciudades inteligentes y sistemas avanzados de IA, con otros enfoques y con un impacto internacional gracias a este proyecto empresarial que Secmotic, TIGA y Emergya lideran en Europa.

¡Contáctanos!

Primeros resultados científicos publicados por la UMA

El grupo de investigación NEO , que participa en el proyecto fiQare junto con las empresas Emergya , Secmotic y TIGA , ha comenzado a producir los primeros resultados del proyecto, que se difundirán en las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y ...

Leer más

fiQare y FIWARE

El aseguramiento de calidad inteligente futuro para la mejora de la versión (fiQare) es un nuevo concepto revolucionario en seguridad, confiabilidad y calidad para los entornos de IoT.

fiQare desarrolla una metodología innovadora basada en inteligencia artificial. Analizamos la tecnología FIWARE de forma automática utilizando ocho ejes del estándar ISO 25010, para medir la calidad de las plataformas IoT (Internet of Things), como Smart Cities y Factory 4.0.

fiQare toma a FIWARE como un objetivo para su análisis. FIWARE es un middleware para el desarrollo y despliegue de futuras aplicaciones de Internet. Las API abiertas de FIWARE se conocen como Habilitadores genéricos (GE); fiQare actúa sobre estas GE, mejorando su calidad.

IoT Seguridad y Ciudades Inteligentes

Las ciudades inteligentes y el IoT son el futuro de la tecnología, y la mayor amenaza para su desarrollo es la pérdida de confianza debido a fallas de seguridad en plataformas y dispositivos.

En IoT, la seguridad debe preceder a la innovación.

IoT está dejando obsoletas las leyes necesarias para regular y estandarizar las políticas de seguridad. En este nuevo entorno, las brechas de seguridad tienen el potencial de poner en peligro la vida humana.

Seguimos la metodología conocida como "seguridad por diseño", donde analizamos FIWARE para encontrar errores y fallas de diseño que permitan ataques de seguridad.

ISO/IEC 25010 y FIWOO

Cuando la identidad del dispositivo está relacionada con la identidad de un ser humano, surge el verdadero valor del "Internet de las Cosas". Sin embargo, con el acceso a los datos viene el enigma de la privacidad.

ISO/IEC 25010 determina qué características de calidad se tomarán en cuenta al evaluar las propiedades de un producto de software. Este modelo se aplicará en el proyecto fiQare.

Plataformas como FIWOO (o cualquier otra plataforma basada en FIWARE) mejorarán su calidad y seguridad. fiQare permitirá un desarrollo más rápido y mayor de estas tecnologías al aumentar la confianza en ellas.

GE’s y productos finales

Proporcionamos una metodología basada en algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de GEs.

Informamos sobre el estado de la calidad de las GEs en las plataformas IoT.

Mejoramos las herramientas de gestión de FIWARE (GE), que se ofrecen a la comunidad.

Las plataformas basadas en FIWARE (como FIWOO) experimentarán una mejora sustancial en la seguridad y la calidad.

Desarrollo de dos casos de uso:

Primer caso de uso: Análisis de ciudades inteligentes tomando el pulso a la ciudad (SUH): Instale y use sensores en el campus de la Universidad de Málaga para recoger datos, analizarlos y ofrecer modelos de movilidad y ruido. Los usuarios serán varios grupos de investigación en la Universidad de Málaga, el propio rectorado (para la administración) y los estudiantes (40.000 beneficiarios potenciales de este trabajo).

Segundo caso de uso: Internet de cosas saludables para la vida asistida en el hogar inteligente: Este caso de uso implica la construcción de un Sistema de alerta temprana IoT (EWS) para la detección de emergencias residenciales, que se dirige a diferentes servicios con el mensaje adecuado (por ejemplo, para enfermeras y médicos , familia del individuo y hospitales).