El laberinto de Falken

Cuando pensamos en NMAP, pensamos en el escaneo de puertos de un host objetivo al que estamos relizando una prueba de intrusión, pero gracias a las posibilidades que nos ofrecen su Scripting Engine , NMAP es mucho más que eso. Antes de continuar, un aviso: algunas de posibilidades que nos ofrecen los scripts de NMAP son bastante intrusivas, por lo que recomiendo hacerlas contra hosts propios, máquinas virtuales como las de Metasploitable, o contrato de pentesting mediante. Para este artículo voy a usar las máquinas de Metasploitable3 . No voy a entrar en los detalles sobre el uso básico de NMAP, ya que hay miles de tutoriales en Internet que hablan sobre ello. Lo cierto es que NMAP tiene algunas opciones que permiten obtener información extra, además de qué puertos están abiertos y cuales no. Por ejemplo, la opción -sV trata de obtener el servicio concreto, e incluso la versión del servicio que está corriendo en cada puerto. Otro ejemplo es la opción -O, que intenta averiguar el ...

En visión artificial, una de las tareas básicas es el reconocimiento de objetos, ya que es muy interesante disponer de algún modo de discriminar entre clases de objetos. Por ejemplo, un coche autónomo ha de ser capaz de reconocer a otros coches y distinguirlo de un peatón. Otra utilidad más mundana y que seguro conoces, es el reconocimiento de caras que hace tu móvil cuando vas a hacer una foto. En este artículos vamos a ver cómo reconocer caras usando OpenCV. Ojo, cuando hablo de reconocer caras, me refiero a distinguir una cara de cualquier otra cosa, no de distinguir entre caras para, por ejemplo, reconocer a quién pertenece esa cara. Ese es otro problema diferente del que os hablaré en otro momento. Como quiero abordar el problema desde un punto de vista práctico, vamos a usar la librería OpenCV con Python. Como imagen de ejemplo vamos a tomar la siguiente. Nuestra misión es detectar las caras que hay en esta imagen, así que fije el rumbo señor Sulu. import cv2 from matplo...

El aprendizaje computacional es un área de investigación que en los últimos años ha tenido un auge importante, sobre todo gracias al aprendizaje profundo (Deep Learning). Pero no todo son redes neuronales. Paralelamente a estas técnicas, más bien basadas en el aprendizaje de patrones, también hay un auge de otras técnicas, digamos, más basadas en el aprendizaje simbólico. Si echamos la vista algunos años atrás, podemos considerar que quizá, la promesa de la web semántica como gran base de conocimiento ha fracasado, pero no es tan así. Ha ido transmutándose y evolucionando hacia bases de conocimiento basadas en ontologías a partir de las cuales es posible obtener nuevo conocimiento. Es lo que llamamos razonamiento automático y empresas como Google ya lo utilizan para ofrecerte información adicional sobre tus búsquedas. Ellos lo llaman Grafos de Conocimiento o Knowledge Graphs . Gracias a estos grafos de conocimiento, Google puede ofrecerte información adicional sobre tu búsqueda, ad...

La regresión lineal es una herramienta extremadamente potente para realizar análisis de datos y construir modelos de Machine Learning capaces de hacer inferencias sobre datos nuevos. Sin embargo, esto es sólo cierto para datos que tienen un comportamiento lineal, lo que no siempre ocurre. Vamos a trabajar con un dataset sencillo, pero cuyos datos no son lineales: https://www.kaggle.com/akram24/position-salaries Este dataset contiene los salarios según el nivel del empleado en dentro de una empresa. Tras descargarlo de Kaggle y descomprimir el fichero tenemos un archivo CSV que podemos cargar con Pandas . import pandas as pd datos = pd.read_csv('Position_Salaries.csv') print (datos) Position Level Salary 0 Business Analyst 1 45000 1 Junior Consultant 2 50000 2 Senior Consultant 3 60000 3 Manager 4 80000 4 Country Manager 5 110000 5 Region Manager 6 150000 6 Partner 7 2...

El análisis de sentimiento es una técnica de machine learning, basada en el procesado del lenguaje natural, que pretende obtener información subjetiva de una serie de textos o documentos. Un ejemplo clásico de aplicación consiste en dilucidar si un artículo periodístico es favorable o no favorable en relación a un tema determinado. Las aplicaciones en el mundo real son muchas y variadas. No hace mucho leía un artículo sobre la aplicación de estas técnicas para usarlas como un dato más a la hora de predecir índices bursátiles, analizando lo que decía la prensa económica sobre determinadas empresas. El campo del tratamiento del lenguaje natural es una área de estudio bastante activa actualmente, y utiliza técnicas que pueden llegar a ser bastante complejas. Sin embargo, no es necesario complicarse mucho la vida para obtener resultados bastante decentes. Como ejemplo, vamos a tratar de predecir si un mensaje de Twitter es positivo o negativo. Como datos de entrenamiento usaremos un dat...

Las redes neuronales convolucionales o ConvNets son útiles en variadas aplicaciones dentro del machine learning, sin embargo, donde ha conseguido revolucionar el estado del arte es en la visión artificial y el procesado de imágenes. Lo que caracteriza a este tipo de redes es que es capaz de aprender en las primeras capas una serie de características básicas de la imagen, como son líneas o formas más o menos simples. En posteriores fases aprende a discriminar entre elementos más complejos, como ojos u orejas. Finalmente, en capas más profundas son capaces de diferenciar objetos complejos, como personas, perros, gatos o coches. En la siguiente imagen se plasma visualmente lo que quiero decir. Antes de hablar de las redes convolucionales convendrá explicar qué es eso de la convolución y para qué sirve. En el ámbito del tratamiento de imágenes, la convolución es una operación que involucra dos matrices. Por un lado la propia imagen a la que queremos aplicar la convolución (en forma de m...