| dc.creator | Cortés Castillo, Antonio | |
| dc.creator | Signes Pont, María Teresa | |
| dc.date | 2023-02-03 | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-09T14:50:36Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-09T14:53:38Z | |
| dc.date.available | 2023-02-09T14:50:36Z | |
| dc.date.available | 2023-02-09T14:53:38Z | |
| dc.identifier | https://revistas.utp.ac.pa/index.php/prisma/article/view/3173 | |
| dc.identifier | 10.33412/pri.v14.1.3173 | |
| dc.identifier.uri | https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/17999 | |
| dc.description | Currently one of the most valuable assets in computer networks is the data that travels through the various nodes that make up network topologies. In most cases, the presence of large volumes of data on the networks allows them to be damaged due to the alteration of the information by some type of virus, malware, or Trojan, which generates a spread of disease in the network. Faced with this situation, we propose the use of a classical model of infectious disease based on SEIRS, which allows us to propose a discrete space-time framework for the spread of the disease. Three types of connectivity are considered that are represented through a neighborhood relationship for which a grid of size n x n is used. The types of neighborhoods considered are those of Von Neumann, Moore, and L. Specifically, the use of local rules and the type of neighborhood define the dynamics of the spread of the infectious disease. Then we present an approach to the evolution of deterministic models of differential equations (ODE), such as the SIR and SEIRS models to estimate the parameters of this discrete model from data. We illustrate the proposed approach for computer network data using parametric data. More than that, the AIDS Epidemic in Cuba (1986-2000) and the Bubonic Plague Epidemic in India (1908) are successfully modeled from our approach. This work helps to graph equivalences between two conceptually different models and highlights that they give similar results when appropriately taking the values of the parameters. | en-US |
| dc.description | Actualmente uno de los activos más valiosos en las redes informáticas son los datos que viajan a través de los diversos nodos que componen las topologías de redes. En la mayoría de los casos, la presencia de grandes volúmenes de datos en las redes, permiten que estos se dañen debido a la alteración de la información por algún tipo de virus, malware o troyano lo que genera en una propagación de una enfermedad en la red. Ante esta situación, planteamos el uso de un modelo clásico de enfermedad infecciosa basado en SEIRS, el cual permite plantear un marco de espacio – tiempo discreto para la expansión de la enfermedad. Se consideran tres tipos de conectividad que se representan a través de una relación de vecindad para la que se utiliza una rejilla de tamaño n x n. Los tipos de vecindario considerados son los de Von Neumann, Moore y L. Específicamente, el uso de reglas locales y el tipo de vecindario definen la dinámica de expansión de la enfermedad infecciosa. Luego presentamos un acercamiento a la evolución de modelos deterministas de ecuaciones diferenciales (ODE), como los modelos SIR y SEIRS para estimar los parámetros de este modelo discreto a partir de datos. Ilustramos el enfoque propuesto para los datos de las redes informáticas a partir de datos paramétricos. Más que eso, se modela con éxito, la Epidemia del SIDA en Cuba (1986-2000) y la Epidemia de la Peste bubónica en India (1908) desde nuestro enfoque. Este trabajo ayuda a graficar equivalencias entre dos modelos conceptualmente diferentes y destaca que dan resultados similares al tomar apropiadamente los valores de los parámetros. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Tecnológica de Panamá | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.utp.ac.pa/index.php/prisma/article/view/3173/4331 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2023 Prisma Tecnológico | es-ES |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 | es-ES |
| dc.source | 2312-637X | |
| dc.source | 2076-8133 | |
| dc.source | Prisma Tecnológico; Vol. 14 Núm. 1 (2023): Prisma Tecnológico; 23-37 | es-ES |
| dc.title | Un breve análisis de la diseminación de la información en redes informáticas a partir de modelos epidemiológicos | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
