PROFALI, evolución avanzada de la plataforma WHIP

Retos

El proyecto PROFAILI tiene como objetivo optimizar la plataforma WHIP del partner TEKNEI, utilizada por las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad para la monitorización de dispositivos inalámbricos, incorporando tecnologías de inteligencia artificial y computación distribuida mediante hardware especializado. Esta evolución técnica permite ampliar la capacidad del sistema para identificar y analizar la presencia, movilidad y conexiones entre dispositivos en entornos complejos.

Objetivos

• Desarrollar modelos de aprendizaje automático capaces de generar patrones de comportamiento a partir de la correlación de múltiples fuentes de datos inalámbricos.
• Aplicar técnicas de filtrado para distinguir entre datos relevantes y ruido, mejorando la calidad de la información procesada.
• Implementar mecanismos de identificación de dispositivos a partir de SSIDs y direcciones MAC aleatorias, con el fin de rastrear rutas y relaciones entre dispositivos.
• Integrar algoritmos de análisis en hardware neuromórfico para habilitar computación en el borde (Edge), con bajo consumo energético y alta velocidad de respuesta.
• Diseñar herramientas de visualización intuitivas que faciliten la interpretación de los análisis por parte de analistas no especializados.

Solución

La solución propuesta se materializa en una evolución avanzada de la plataforma WHIP, combinando inteligencia artificial, análisis de datos y computación neuromórfica. Se están desarrollando modelos de aprendizaje automático para la detección de patrones de comportamiento a partir de datos capturados por sensores inalámbricos, capaces de identificar elementos sospechosos o recurrentes entre distintos contextos espacio-temporales. A su vez, se están diseñando filtros inteligentes que permiten separar el ruido de los datos útiles, mejorando la precisión del sistema. El proyecto también aborda el análisis de SSIDs y direcciones MAC aleatorias mediante técnicas de agrupación y reconocimiento semántico, permitiendo inferir rutas de dispositivos. Finalmente se han estudiado formas de adaptar los algoritmos para ejecutarse en placas.