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Fraga, DavidAutor o CoautorManuel Moya, JoseAutor o CoautorMalagon, PedroAutor o CoautorAraujo, AlvaroAutor o CoautorRomero, ElenaAutor o CoautorBlesa, JavierAutor o CoautorNieto-Taladriz, OctavioAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
Publicaciones
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Artículo
No

Bio-inspired enhancement of reputation systems for intelligent environments

Publicado en: INFORMATION SCIENCES. 222 99-112 - 2013-02-10 222(), DOI: 10.1016/j.ins.2011.07.032

Autores:

Bankovic, Zorana; Fraga, David; Manuel Moya, Jose; Carlos Vallejo, Juan; Malagon, Pedro; Araujo, Alvaro; de Goyeneche, Juan-Mariano; Romero, Elena; Blesa, Javier; Villanueva, Daniel; Nieto-Taladriz, Octavio
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Afiliaciones

Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI). Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dpto Ingn Elect, ETSI Telecomunicac, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Providing security to the emerging field of ambient intelligence will be difficult if we rely only on existing techniques, given their dynamic and heterogeneous nature. Moreover, security demands of these systems are expected to grow, as many applications will require accurate context modeling. In this work we propose an enhancement to the reputation systems traditionally deployed for securing these systems. Different anomaly detectors are combined using the immunological paradigm to optimize reputation system performance in response to evolving security requirements. As an example, the experiments show how a combination of detectors based on unsupervised techniques (self-organizing maps and genetic algorithms) can help to significantly reduce the global response time of the reputation system. The proposed solution offers many benefits: scalability, fast response to adversarial activities, ability to detect unknown attacks, high adaptability, and high ability in detecting and confining attacks. For these reasons, we believe that our solution is capable of coping with the dynamism of ambient intelligence systems and the growing requirements of security demands. (C) 2011 Elsevier Inc. All rights reserved.
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Palabras clave

AlgorithmsAmbient intelligenceGenetic algorithmsIntrusion detectionReputation systemSecuritySelf-organizing mapsUnsupervised techniquesWireless sensor networks

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista INFORMATION SCIENCES debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2013, se encontraba en la posición 8/135, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • Google Scholar: 12
  • WoS: 7
  • Scopus: 9
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 45 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/28976/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 489
  • Descargas: 404
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (BANKOVIC, Zorana) y Último Autor (NIETO-TALADRIZ GARCIA, OCTAVIO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido BANKOVIC, Zorana.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was funded by the Spanish Ministry of Industry, Tourism and Trade, under Research Grant TSI-020301-2009-18 (eCID), the Spanish Ministry of Science and Innovation, under Research Grant TEC2009-14595-C02-01, and the CENIT Project Segur@.
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