http://hdl.handle.net/10498/6762 2026-09-21T18:46:44Z 2026-09-21T18:46:44Z Martín-Ayerdi, Ane Rubio Peña, Luis Peřinka, Nikola Merillas, Sergio Oyarzabal, Itziar Vilas Vilela, José Luis Costa, Pedro Lanceros Méndez, Senentxu http://hdl.handle.net/10498/40219 2026-09-12T04:05:54Z 2026-08-01T00:00:00Z

Thermoresistive Sensors Based on Eco-Friendly Carbon Dioxide-Derived Polymeric Poly(Cyclohexene)carbonate Loaded With Reduced Graphene Oxide and Carbon Black Martín-Ayerdi, Ane; Rubio Peña, Luis; Peřinka, Nikola; Merillas, Sergio; Oyarzabal, Itziar; Vilas Vilela, José Luis; Costa, Pedro; Lanceros Méndez, Senentxu Carbon dioxide-derived polycarbonates (CO2-PCs) present a sustainable alternative to standard bisphenol A polycarbonates (BPA-PCs), as they are synthesized from the reaction between epoxide and carbon dioxide (CO2). In fact, these eco-friendly polymers are less widespread and studied than BPA-PCs for electronic applications. Herein, in this work composites consisting of a CO2-derived poly(cyclohexene)carbonate (PCHC) polymer matrix loaded with different weight percentages of reduced graphene oxide (rGO) and carbon black (CB) have been prepared, and their thermoresistive (TR) characteristics have been evaluated. The prepared composites show enhanced thermal stability but decreased mechanical properties with the incorporation of the filler, regardless of its type and loading, compared to the neat polymeric matrix. With respect to the electrical conductivity, PCHC composites show values comparable to those of BPA-PCs, representing therefore a suitable replacement for electronic applications. TR characterization has been performed on the 5.0rGO and 4.0CB composites, reaching sensitivities (S) up to S40°C–100°C = −1.3 × 10−4°C−1 for 5.0rGO and S40°C–100°C = 6.5 × 10−5°C−1 for the 4.0CB composite. This work demonstrates the suitability of PCHC/rGO and PCHC/ CB composites for TR sensing applications, opening a path towards environmentally friendlier electronic solutions.

2026-08-01T00:00:00Z Ortiz Bellot, Guadalupe Tena Wilson, Javier García Bermejo, Adrián García de Prado Fontela, Alfonso Reiff Marganiec, Stephan http://hdl.handle.net/10498/40178 2026-09-01T04:00:43Z 2026-08-28T00:00:00Z

MicroCEP: Complex Event Processing on the Edge Ortiz Bellot, Guadalupe; Tena Wilson, Javier; García Bermejo, Adrián; García de Prado Fontela, Alfonso; Reiff Marganiec, Stephan The Internet of Things (IoT) has experienced rapid growth, taking advantage of advanced data processing. While complex event processing (CEP) engines have positioned themselves as a good solution for cloud and fog data processing, there are no CEP solutions designed to run on microcontrollers (MCUs) at the edge. This paper presents MicroCEP, a software architecture for MCUs that enables real-time filtering and correlation of sensor data, both locally obtained and received through message queues at the edge. MicroCEP provides (i) a lightweight CEP architecture for MCUs, (ii) a pattern language to specify complex event patterns, (iii) a REST API for dynamic threshold updates, and (iv) a methodology for designing and deploying MicroCEP-based systems. The solution facilitates the detection of situations of interest and the triggering of actions directly from the MCUs, enabling autonomous decision-making close to the sensors. A proof of concept implementation using RISC-V MCUs provides evidence that MicroCEP can deliver CEP capabilities at the edge on resource.constrained devices.; El Internet de las Cosas (IoT) ha experimentado un rápido crecimiento, aprovechando las capacidades avanzadas de procesamiento de datos. Si bien los motores de procesamiento de eventos complejos (CEP) se han posicionado como una buena solución para el procesamiento de datos en la nube y en entornos fog, no existen soluciones CEP diseñadas para ejecutarse en microcontroladores (MCU) en el borde. Este artículo presenta MicroCEP, una arquitectura de software para MCU que permite el filtrado y la correlación en tiempo real de datos de sensores, tanto obtenidos localmente como recibidos a través de colas de mensajes en el borde. MicroCEP proporciona: (i) una arquitectura CEP ligera para MCU, (ii) un lenguaje de patrones para especificar patrones de eventos complejos, (iii) una API REST para la actualización dinámica de umbrales y (iv) una metodología para diseñar y desplegar sistemas basados en MicroCEP. La solución facilita la detección de situaciones de interés y la activación de acciones directamente desde los MCU, permitiendo una toma de decisiones autónoma cerca de los sensores. Una implementación de prueba de concepto utilizando MCU RISC-V aporta evidencia de que MicroCEP puede proporcionar capacidades CEP en el borde en dispositivos con recursos limitados.

2026-08-28T00:00:00Z Cano Crespo, Manuel Ortiz Bellot, Guadalupe Pautasso, Cesare García de Prado Fontela, Alfonso http://hdl.handle.net/10498/40004 2026-07-11T04:05:12Z 2026-02-12T00:00:00Z

Facilitating the Adoption of Complex Event Processing for IoT: Framework and Lessons Learned Cano Crespo, Manuel; Ortiz Bellot, Guadalupe; Pautasso, Cesare; García de Prado Fontela, Alfonso This paper introduces a novel framework designed to significantly facilitate the adoption by software developers and domain experts of the entire lifecycle of Complex Event Processing (CEP) for IOT domains. Recognizing the challenges non-technical users face, the framework integrates tools and processes that facilitate synthetic data generation for testing, intuitive definition, storage, and deployment of event types and patterns, and crucial runtime management. It also supports the storage and visualization of generated complex events. Its central component is SEC-AP14CEP, a secure RESTful API enabling dynamic deployment, updating, and undeployment of event patterns at runtime, overcoming limitations of existing solutions, with integrated security. By addressing these critical aspects, the framework empowers software practitioners to leverage CEP for real-time analysis and response without requiring deep technical expertise while also allowing domain experts to graphically design IOT patterns to be detected by the CEP engine.; Este artículo presenta un marco de trabajo novedoso diseñado para facilitar significativamente la adopción por parte de desarrolladores de software y expertos del dominio del ciclo de vida completo del Procesamiento de Eventos Complejos (CEP) para dominios de IoT. Reconociendo los desafíos que enfrentan los usuarios no técnicos, el marco integra herramientas y procesos que facilitan la generación de datos sintéticos para pruebas, la definición intuitiva, almacenamiento y despliegue de tipos de eventos y patrones, y la gestión crucial en tiempo de ejecución. También soporta el almacenamiento y la visualización de los eventos complejos generados. Su componente central es SEC-API4CEP, una API REST segura que permite el despliegue, actualización y desinstalación dinámica de patrones de eventos en tiempo de ejecución, superando las limitaciones de las soluciones existentes, con seguridad integrada. Al abordar estos aspectos críticos, el marco de trabajo empodera a los profesionales del software para aprovechar el CEP para el análisis y la respuesta en tiempo real sin requerir una profunda experiencia técnica, al tiempo que permite a los expertos del dominio diseñar gráficamente patrones de IoT para ser detectados por el motor de CEP.

2026-02-12T00:00:00Z Monschein, David Knecht, Markus Al Samara, Mustafa Peregrina, José Antonio Piotrowski, Tim Gohlke, Sascha Bennis, Ismail Azan, Wilfrid Abouaissa, Abdelhafid García de Prado Fontela, Alfonso Gilg, Marc Neumann, Eva Maria Nochta, Zoltán Ortiz Bellot, Guadalupe Szilagyi, Ioan Waldhorst, Oliver P. Zirpins, Christian http://hdl.handle.net/10498/39748 2026-06-12T04:04:35Z 2026-06-02T00:00:00Z

A Privacy-Preserving Behavioral Authentication Framework for Public Transport Applications Monschein, David; Knecht, Markus; Al Samara, Mustafa; Peregrina, José Antonio; Piotrowski, Tim; Gohlke, Sascha; Bennis, Ismail; Azan, Wilfrid; Abouaissa, Abdelhafid; García de Prado Fontela, Alfonso; Gilg, Marc; Neumann, Eva Maria; Nochta, Zoltán; Ortiz Bellot, Guadalupe; Szilagyi, Ioan; Waldhorst, Oliver P.; Zirpins, Christian Public transportation systems increasingly rely on mobile services for ticketing, trip planning, and account management. These systems require secure and user-friendly authentication because traditional login mechanisms often disrupt the travel experience and only protect the initial login. In this context, behavioral authentication based on interaction patterns and sensor data offers a promising solution for continuous user verification. However, its practical deployment raises challenges related to privacy, robustness, distributed model training, and integration with existing authentication infrastructures. This paper presents the design and deployment of a privacy-preserving behavioral authentication framework for public transportation applications. The framework focuses on system-level integration of established privacy-preserving machine learning and authentication techniques. It combines client-side preprocessing and homomorphic encryption of behavioral data with server-side machine learning-based analysis. It further incorporates model optimization techniques to improve robustness against impersonation and supports collaborative model training across providers through federated learning with coordinated preprocessing and data governance. To enable practical deployment, the framework integrates behavioral authentication into existing OAuth 2.0 and OpenID Connect-based infrastructures, including authentication flows, token management, and cross-provider interoperability.We evaluated the proposed framework through preliminary experiments on a public dataset, a field test with a real-world public transport application, and a second field test exploring federated learning in a collaborative training scenario. The results demonstrate the practical feasibility of the proposed architecture and provide insights into the challenges of deploying behavioral authentication in real-world mobility ecosystems.; Los sistemas de transporte público dependen cada vez más de servicios móviles para la emisión de billetes, la planificación de viajes y la gestión de cuentas. Estos sistemas requieren una autenticación segura y fácil de usar, ya que los mecanismos tradicionales de inicio de sesión suelen interrumpir la experiencia de viaje y solo protegen el acceso inicial. En este contexto, la autenticación conductual basada en patrones de interacción y datos de sensores ofrece una solución prometedora para la verificación continua de usuarios. Sin embargo, su despliegue práctico plantea desafíos relacionados con la privacidad, la robustez, el entrenamiento distribuido de modelos y la integración con las infraestructuras de autenticación existentes. Este artículo presenta el diseño y despliegue de un marco de autenticación conductual que preserva la privacidad para aplicaciones de transporte público. El marco se centra en la integración a nivel de sistema de técnicas consolidadas de aprendizaje automático y autenticación que preservan la privacidad. Combina el preprocesamiento en el lado del cliente y el cifrado homomórfico de los datos conductuales con análisis basados en aprendizaje automático en el lado del servidor. Además, incorpora técnicas de optimización de modelos para mejorar la robustez frente a intentos de suplantación y admite el entrenamiento colaborativo de modelos entre proveedores mediante aprendizaje federado con preprocesamiento coordinado y gobernanza de datos. Para posibilitar un despliegue práctico, el marco integra la autenticación conductual en infraestructuras existentes basadas en OAuth 2.0 y OpenID Connect, incluyendo flujos de autenticación, gestión de tokens e interoperabilidad entre proveedores. Evaluamos el marco propuesto mediante experimentos preliminares sobre un conjunto de datos público, una prueba de campo con una aplicación real de transporte público y una segunda prueba de campo orientada a explorar el aprendizaje federado en un escenario de entrenamiento colaborativo. Los resultados demuestran la viabilidad práctica de la arquitectura propuesta y aportan información sobre los desafíos de desplegar autenticación conductual en ecosistemas de movilidad del mundo real.

2026-06-02T00:00:00Z