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Una investigación comunitaria acelera el procesamiento de datos

Una red de Investigadores europeos está construyendo una plataforma de desarrollo de servicios que será capaz de combatir el fraude realizado con tarjetas de crédito, la duplicación de tarjetas SIM de telefonía móvil y la realización fraudulenta de llamadas telefónicas no cobradas.

Las labores de creación de la plataforma se encuadran en el proyecto Stream (Programa de interconectividad escalable, autónomo y secuencial para el procesamiento de flujos de datos masivos en tiempo real), financiado con 2,6 millones de euros mediante el tema Tecnologías de la información y las comunicaciones del Séptimo Programa Marco (7PM).

Ricardo Jiménez Peris, de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), es el encargado de desarrollar el procesador escalable de flujos de datos, que es el núcleo duro de Stream. El objetivo, crear una tecnología "escalable" que permita procesar cantidades ingentes de datos en tiempo real.

Para ello paraleliza los operadores de consulta, pudiendo desplegar cada operador en un cluster de cien nodos, lo que multiplica por cien el volumen de datos que puede procesarse. La capacidad de procesamiento de las tecnologías de nodo único actuales es la mitad de lo que alcanzará la de Stream.

La banca, intermediarios de pagos y otras entidades de tarjetas de crédito disponen de diversos sistemas y defensas para protegerse contra el empleo fraudulento de tarjetas de crédito, como la comparación electrónica de firmas o el bloqueo de un número de tarjeta tras una denuncia de robo. No obstante, puede transcurrir un tiempo desde que se informa del extravío de una tarjeta hasta que se produce la cancelación efectiva de la misma.

Este retraso se debe a que los programas informáticos utilizados precisan de una gran potencia de computación y análisis, y por eso los ladrones de tarjetas, conocedores de esta deficiencia, realizan compras inmediatamente después del hurto.

La plataforma desarrollada por Stream evitaría este retraso gracias a la puesta en práctica de un sistema escalable que utiliza grandes clusteres compuestos por multitud de nodos o servidores autónomos capaces de procesar ingentes cantidades de datos a una velocidad de millones de datos por segundo. Ente inmenso aumento de la velocidad permitiría el procesamiento de flujos de información en tiempo real y la ejecución de tareas de forma autónoma y sin necesidad de supervisión.

"Este cambio, indican los responsables del proyecto, permitirá poner en práctica más servicios dedicados al procesamiento de datos en nuevos ámbitos en los que sea necesario gestionar grandes flujos de información de forma rentable".

Al igual que sucede con las entidades de tarjetas de crédito, las empresas de telecomunicaciones se ven obligadas a bloquear números si se han robado los teléfonos a los que están asociados. La duplicación de tarjetas SIM supone un verdadero quebradero de cabeza para los servicios de seguridad y policiales, pues el uso del mismo SIM en más de un terminal interfiere en los servicios de localizacion. Hoy en día, el empleo de tarjetas duplicadas y móviles robados sólo se puede detectar después, y su bloqueo está sujeto al mismo lapso que en el caso de las tarjetas de crédito.

Computación en nube

La plataforma STREAM está ligada a las iniciativas de computación en nube, la cual consiste en utilizar recursos escalables y a menudo virtuales servidos a través de Internet. STREAM está diseñado para su implantación en un entorno de computación en nube, flexible y escalable.

Su tecnología puede aumentar o reducir de forma automática la cantidad de nodos utilizados en función de las necesidades de computación en un momento determinado. Este tipo de organización ayuda a reducir costes y al mismo tiempo elimina puntos únicos de fallo.

La plataforma STREAM puede utilizarse también para el tráfico por IP (Protocolo de internet) de una organización, las señales de una red de sensores de gran tamaño, el correo electrónico procesado por un proveedor de servicios de Internet e informaciones procedentes de mercados financieros o bursátiles.

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Más información:

http://www.streamproject.eu/

Fuente: SINC/ CORDIS
Derechos: Creative Commons
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