Understanding the impact of line-of-sight in the ergodic spectral efficiency of cellular networks

In this paper we investigate the impact of lineof-sight (LoS) condition in the ergodic spectral efficiency of cellular networks. To achieve this goal, we have considered the kappa-mu shadowed model, which is a general model that provides an excellent fit to a wide set of propagation conditions. To overcome the mathematical complexity of the analysis, we have split the analysis between large and small-scale effects. Building on the proposed framework, we study a number of scenarios that range from heavily-fluctuating LoS to deterministic-LoS. Finally, we shed light on the interplay between fading severity and spectral efficiency by means of the amount of fading.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Identificación de la fuente de imágenes de dispositivos móviles basada en el ruido del sensor

La fuente de una imagen digital se puede identificar a través de los rasgos que el dispositivo que la genera impregna en ella durante el proceso de su generación. La mayoría de las investigaciones realizadas en los últimos años sobre técnicas de identificación de fuente se han enfocado únicamente en la identificación de cámaras tradicionales DSC (Digital Still Camera). Considerando que hoy en día las cámaras de los dispositivos móviles prácticamente han sustituido a las DSCs se detectó la necesidad de realizar investigación sobre las técnicas para identificar la fuente de imágenes generadas por dispositivos móviles. Las imágenes digitales generadas por una cámara digital contienen intrínsecamente un patrón del ruido del sensor que se puede usar como medio de identificación de la fuente. Específicamente, las cámaras digitales de dispositivos móviles cuentan en su mayoría con un tipo de sensor que deja rasgos característicos en la imagen. En este trabajo se propone un algoritmo basado en el ruido del sensor y en la transformada wavelet para identificar el dispositivo móvil (marca y modelo) que ha generado determinadas imágenes bajo investigación

Impacto de las características de la red eléctrica en canales MIMO PLC domésticos

The recent release of indoor Power Line Communications (PLC) specifications with Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) capabilities has significantly increased the bit rates achieved in these channels. However, the performance reached by the use of these methods may differ from one location to another due to the heterogeneous nature of the domestic power grid. In this work, a closer look at the relation between channel performance and the power grid cabling is taken. To that end, some channel features like attenuation, spatial correlation and capacity are analyzed by means of a set of 50 simulated channel topologies in the frequency band from 1 to 80 MHz.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Response to antipsychotic drugs in treatment-resistant schizophrenia : Conclusions based on systematic review

Peer reviewe

Source identification for mobile devices, based on wavelet transforms combined with sensor imperfections

One of the most relevant applications of digital image forensics is to accurately identify the device used for taking a given set of images, a problem called source identification. This paper studies recent developments in the field and proposes the mixture of two techniques (Sensor Imperfections and Wavelet Transforms) to get better source identification of images generated with mobile devices. Our results show that Sensor Imperfections and Wavelet Transforms can jointly serve as good forensic features to help trace the source camera of images produced by mobile phones. Furthermore, the model proposed here can also determine with high precision both the brand and model of the device

Identificación de la fuente en vídeos de dispositivos móviles

La realización de vídeos con dispositivos móviles se ha convertido en una actividad común dado su alto grado de utilización y el gran número de usuarios. Además, la portabilidad de este tipo de dispositivos hace que estén a mano de los usuarios gran cantidad de tiempo facilitando que se utilicen para generar vídeos en una gran diversidad de situaciones. Por tanto, estos vídeos pueden ser utilizados como evidencias en procesos judiciales. Todo lo anterior hace necesario contar con técnicas de análisis forense enfocadas en vídeos de dispositivos móviles dada las características peculiares de sus cámaras. En este trabajo se estudia la identificación de la fuente de adquisición de los vídeos de dispositivos móviles y se presenta una técnica basada en la extracción del ruido del sensor y la transformada wavelet de los fotogramas extraídos del vídeo. Estos fotogramas son extraídos mediante un algoritmo que tiene en cuenta la naturaleza de los mismos, mejorando la selección de los fotogramas a analizar. Finalmente se presentan experimentos con vídeos de dispositivos móviles para evaluar la validez de las técnicas utilizadas

Extracción y análisis de características para identificación, agrupamiento y modificación de la fuente de imágenes generadas por dispositivos móviles

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, leída el 02/10/2017.Nowadays, digital images play an important role in our society. The presence of mobile devices with integrated cameras is growing at an unrelenting pace, resulting in the majority of digital images coming from this kind of device. Technological development not only facilitates the generation of these images, but also the malicious manipulation of them. Therefore, it is of interest to have tools that allow the device that has generated a certain digital image to be identified. The digital image source can be identified through the features that the generating device permeates it with during the creation process. In recent years most research on techniques for identifying the source has focused solely on traditional cameras. The forensic analysis techniques of digital images generated by mobile devices are therefore of particular importance since they have specific characteristics which allow for better results, and forensic techniques for digital images generated by another kind of device are often not valid. This thesis provides various contributions in two of the main research lines of forensic analysis, the field of identification techniques and the counter-forensics or attacks on these techniques. In the field of digital image source acquisition identification techniques, both closed and open scenarios are addressed. In closed scenarios, the images whose acquisition source are to be determined belong to a group of devices known a priori. Meanwhile, an open scenario is one in which the images under analysis belong to a set of devices that is not known a priori by the fo rensic analyst. In this case, the objective is not t he concrete image acquisition source identification, but their classification into groups whose images all belong to the same mobile device. The image clustering t echniques are of particular interest in real situations since in many cases the forensic analyst does not know a priori which devices have generated certain images. Firstly, techniques for identifying the device type (computer, scanner or digital camera of the mobile device) or class (make and model) of the image acquisition source in mobile devices are proposed, which are two relevant branches of forensic analysis of mobile device images. An approach based on different types of image features and Support Vector Machine as a classifier is presented. Secondly, a technique for the ident ification in open scenarios that consists of grouping digital images of mobile devices according to the acquisition source is developed, that is to say, a class-grouping of all input images is performed. The proposal is based on the combination of hierarchical grouping and flat grouping using the Sensor Pattern Noise. Lastly, in the area of att acks on forensic t echniques, topics related to the robustness of the image source identificat ion forensic techniques are addressed. For this, two new algorithms based on the sensor noise and the wavelet transform are designed, one for the destruction of t he image identity and another for its fo rgery. Results obtained by the two algorithms were compared with other tools designed for the same purpose. It is worth mentioning that the solution presented in this work requires less amount and complexity of input data than the tools to which it was compared. Finally, these identification t echniques have been included in a tool for the forensic analysis of digital images of mobile devices called Theia. Among the different branches of forensic analysis, Theia focuses mainly on the trustworthy identification of make and model of the mobile camera that generated a given image. All proposed algorithms have been implemented and integrated in Theia thus strengthening its functionality.Actualmente las imágenes digitales desempeñan un papel importante en nuestra sociedad. La presencia de dispositivos móviles con cámaras fotográficas integradas crece a un ritmo imparable, provocando que la mayoría de las imágenes digitales procedan de este tipo de dispositivos. El desarrollo tecnológico no sólo facilita la generación de estas imágenes, sino también la manipulación malintencionada de éstas. Es de interés, por tanto, contar con herramientas que permitan identificar al dispositivo que ha generado una cierta imagen digital. La fuente de una imagen digital se puede identificar a través de los rasgos que el dispositivo que la genera impregna en ella durante su proceso de creación. La mayoría de las investigaciones realizadas en los últimos años sobre técnicas de identificación de la fuente se han enfocado únicamente en las cámaras tradicionales. Las técnicas de análisis forense de imágenes generadas por dispositivos móviles cobran, pues, especial importancia, ya que éstos presentan características específicas que permiten obtener mejores resultados, no siendo válidas muchas veces además las técnicas forenses para imágenes digitales generadas por otros tipos de dispositivos. La presente Tesis aporta diversas contribuciones en dos de las principales líneas del análisis forense: el campo de las t écnicas de identificación de la fuente de adquisición de imágenes digitales y las contramedidas o at aques a est as técnicas. En el primer campo se abordan tanto los escenarios cerrados como los abiertos. En el escenario denominado cerrado las imágenes cuya fuente de adquisición hay que determinar pertenecen a un grupo de dispositivos conocidos a priori. Por su parte, un escenario abierto es aquel en el que las imágenes pertenecen a un conjunto de dispositivos que no es conocido a priori por el analista forense. En este caso el obj etivo no es la identificación concreta de la fuente de adquisición de las imágenes, sino su clasificación en grupos cuyas imágenes pertenecen todas al mismo dispositivo móvil. Las técnicas de agrupamiento de imágenes son de gran interés en situaciones reales, ya que en muchos casos el analist a forense desconoce a priori cuáles son los dispositivos que generaron las imágenes. En primer lugar se presenta una técnica para la identificación en escenarios cerrados del tipo de dispositivo (computador, escáner o cámara digital de dispositivo móvil) o la marca y modelo de la fuente en dispositivos móviles, que son dos problemáticas relevantes del análisis forense de imágenes digitales. La propuesta muestra un enfoque basado en distintos tipos de características de la imagen y en una clasificación mediante máquinas de soporte vectorial. En segundo lugar se diseña una técnica para la identificación en escenarios abiertos que consiste en el agrupamiento de imágenes digitales de dispositivos móviles según la fuente de adquisición, es decir, se realiza un agrupamiento en clases de todas las imágenes de ent rada. La propuesta combina agrupamiento jerárquico y agrupamiento plano con el uso del patrón de ruido del sensor. Por último, en el área de los ataques a las técnicas fo renses se tratan temas relacionados con la robustez de las técnicas forenses de identificación de la fuente de adquisición de imágenes. Se especifican dos algoritmos basados en el ruido del sensor y en la transformada wavelet ; el primero destruye la identidad de una imagen y el segundo falsifica la misma. Los resultados obtenidos por estos dos algoritmos se comparan con otras herramientas diseñadas para el mismo fin, observándose que la solución aquí presentada requiere de menor cantidad y complejidad de datos de entrada. Finalmente, estas técnicas de identificación han sido incluidas en una herramienta para el análisis forense de imágenes digitales de dispositivos móviles llamada Theia. Entre las diferentes ramas del análisis forense, Theia se centra principalmente en la identificación confiable de la marca y el modelo de la cámara móvil que generó una imagen dada. Todos los algoritmos desarrollados han sido implementados e integrados en Theia, reforzando así su funcionalidad.Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu

Clasificación sin supervisión de imágenes de dispositivos móviles

Cada día el uso de imágenes de dispositivos móviles como evidencias en procesos judiciales es más habitual y común. Por ello, el análisis forense de imágenes de dispositivos móviles cobra especial importancia. En este trabajo se estudia la rama del análisis forense que se basa en la identificación de la fuente, concretamente en la agrupación o clustering de imágenes según la fuente de adquisición. Como diferencia con otras técnicas del estado del arte para la identificación de la fuente, en el clustering no se tiene un conocimiento a priori del número de imágenes ni dispositivos a identificar, ni se tienen datos de entrenamiento para una futura fase de clasificación. Es decir, se realiza un agrupamiento por clases con todas las imágenes de entrada. La propuesta se basa en la combinación de clustering jerárquico y plano y en el uso del patrón de ruido del sensor. Se han realizado un conjunto de experimentos que emulan situaciones similares a las que se pueden dar en la realidad para mostrar la robustez y fiabilidad de los resultados de la técnica. Los resultados obtenidos son satisfactorios en todos los experimentos realizados superando en tasa de acierto a otras propuestas descritas en el estado del arte