Biblioteca Digital de Sistedes
Bienvenidos a la Biblioteca Digital de Sistedes, donde ponemos a disposición de nuestros socios y del público en general los fondos documentales asociados a las actividades de nuestra sociedad. Además, como principal valor, esta biblioteca contiene el archivo de actas de las Jornadas Sistedes celebradas desde 2015. Las actas de las jornadas precedentes, que se remontan al año 1996, se irán incluyendo en la medida de lo posible.
La biblioteca también incluye otros documentos de producción propia, como los boletines de noticias que publicamos desde febrero de 2018, o los vídeos de nuestros seminarios, donde presentamos charlas de interés para la comunidad científica. Puedes encontrar todos estos documentos y vídeos en nuestro Archivo documental.
Nuestros archivos
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- Sistedes pone a disposición de sus miembros y simpatizantes su archivo documental, en el que se incluyen todo tipo de publicaciones (boletines de prensa, seminarios, documentos, informes, etc.) que puedan ser de interés para las comunidades de Ingeniería del Software, Bases de Datos y Tecnologías de Desarrollo de Software.
- Los servicios software se están convirtiendo en un factor clave en el crecimiento de cualquier economía. Este hecho ha motivado en los últimos tiempos el interés de los distintos actores económicos por desarrollar lo que se ha denominado la «Ciencia de los Servicios», también conocida desde una perspectiva más amplia como «Ciencia, Gestión e Ingeniería de los Servicios» (SSME). Se trata de una llamada a la acción dirigida principalmente a la Universidad, la Industria informática y la Administración pública, con el propósito final de crear principios, conocimiento, métodos y técnicas para articular sus respectivas responsabilidades y actividades en torno al concepto de servicio.
- Las Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD) constituyen un foro de encuentro de referencia donde investigadores y profesionales de España, Portugal e Iberoamérica en los campos de la Ingeniería del Software y de las Bases de Datos pueden debatir e intercambiar ideas, crear sinergias y, sobre todo, conocer la investigación que se está llevando a cabo en nuestra comunidad.
- Las Jornadas de PROgramación y LEnguajes (PROLE) constituyen un marco propicio de reunión, debate y divulgación para los grupos españoles que investigan en temas relacionados con la programación y los lenguajes de programación. Con la organización de este evento nacido en 2001, de carácter anual, se pretende fomentar el intercambio de experiencias y resultados, así como la comunicación y cooperación entre dichos grupos.
Jornadas destacadas
Las XVIII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2023) se han celebrado en Ciudad Real del 12 al 14 de septiembre de 2023, como parte de las Jornadas Sistedes.
El programa de JCIS 2023 se ha organizado en torno a sesiones temáticas o tracks.
Las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023) se han celebrado en Ciudad Real del del 12 al 14 de septiembre de 2023, como parte de las Jornadas Sistedes.
El programa de JISBD 2023 se ha organizado en torno a sesiones temáticas o tracks.
Las XXII Jornadas sobre Programación y Lenguajes (PROLE 2023) se han celebrado en Ciudad Real del 12 al 14 de septiembre de 2023, como parte de las Jornadas Sistedes.
El programa de PROLE 2023 se ha organizado en torno a sesiones temáticas o tracks.
Últimas publicaciones
Propuesta metodológica para integrar la Privacidad en OWASP MAS
Lavín, Irene; Aparicio, Amador; Martínez, M. Mercedes. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
Las dos principales vías por las que los usuarios acceden a los servicios en Internet son a través de la Web y a través de las aplicaciones instaladas en los dispositivos móviles. El uso masivo de dispositivos móviles los convierte en una de las principales fuentes de vulnerabilidades para la privacidad de sus usuarios. Es interesante pues preguntarse cuál es el nivel de privacidad que estas herramientas proporcionan a los usuarios y a sus datos personales. OWASP Mobile Application Security (MAS) es una metodología estándar específica para aplicaciones móviles, que permite detectar y corregir vulnerabilidades de seguridad. La privacidad no forma parte de su diseño por defecto. Por ello, es necesario cuestionar si sus pruebas son suficientes y adecuadas para garantizar la privacidad de los usuarios de dispositivos móviles. Este trabajo presenta una propuesta metodológica para integrar la privacidad en OWASP MAS.
Clasificación de Delitos con Incertidumbre
Navarrete, Francisco J; Atencia, Manuel; Vallecillo, Antonio. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
La clasificación de atestados policiales es un tema complejo en el que la incertidumbre juega un papel importante. Por ejemplo, en muchos informes faltan información o es inconsistente. También es posible que diferentes expertos hagan interpretaciones distintas de los hechos a la hora de calificar un mismo delito. Este trabajo presenta una primera aproximación a la incorporación explícita de la incertidumbre en el tratamiento de informes policiales sobre delitos contra la propiedad. Mostraremos cómo representar dicha incertidumbre en los atestados y cómo razonar con esta información, centrándonos en un ejemplo concreto.
EDALoCo: Enhancing the accessibility of blockchains through a low-code approach to the development of event-driven applications for smart contract management
Rosa-Bilbao, Jesús; Boubeta-Puig, Juan; Rutle, Adrian. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
Blockchain is a cutting-edge technology based on a distributed, secure and immutable ledger that facilitates the registration of transactions and the traceability of tangible and intangible assets without requiring central governance. The agreements between the nodes participating in a blockchain network are defined through smart contracts. However, the compilation, deployment, interaction and monitoring of these smart contracts is a barrier compromising the accessibility of blockchains by non-expert developers. To address this challenge, in this paper, we propose a low-code approach, called EDALoCo, that facilitates the development of event-driven applications for smart contract management. These applications make blockchain more accessible for software developers who are non-experts in this technology as these can be modeled through graphical flows, which specify the communications between data producers, data processors and data consumers. Specifically, we have enhanced the open-source Node-RED low-code platform with blockchain technology, giving support for the creation of user-friendly and lightweight event-driven applications that can compile and deploy smart contracts in a particular blockchain. Additionally, this platform extension allows users to interact with and monitor the smart contracts already deployed in a blockchain network, hiding the implementation details from non-experts in blockchain. This approach was successfully applied to a case study of COVID-19 vaccines to monitor and obtain the temperatures to which these vaccines are continuously exposed, to process them and then to store them in a blockchain network with the aim of making them immutable and traceable to any user. As a conclusion, our approach enables the integration of blockchain with the low-code paradigm, simplifying the development of lightweight event-driven applications for smart contract management. The approach comprises a novel open-source solution that makes data security, immutability and traceability more accessible to software developers who are non-blockchain experts.
Dealing with Belief Uncertainty in Domain Models
Burgueño, Lola; Muñoz, Paula; Clarisó, Robert; Cabot Sagrera, Jordi; Gérard, Sébastien; Vallecillo, Antonio. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
There are numerous domains in which information systems need to deal with uncertain information. These uncertainties may originate from different reasons such as vagueness, imprecision, incompleteness or inconsistencies; and, in many cases, they cannot be neglected. In this paper, we are interested in representing and processing uncertain information in domain models, considering the stakeholders’ beliefs (opinions). We show how to associate beliefs to model elements, and how to propagate and operate with their associated uncertainty so that domain experts can individually reason about their models enriched with their personal opinions. In addition, we address the challenge of combining the opinions of different domain experts on the same model elements, with the goal to come up with informed collective decisions. We provide different strategies and a methodology to optimally merge individual opinions.
Arquitectura de un Framework para la Generación Automatizada de Datasets Temporales en Data Lakes
Sal, Brian; de La Vega, Alfonso; López Martínez, Patricia; García-Saiz, Diego; Grande, Alicia; López, David; Sánchez Barreiro, Pablo. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
En los últimos años, los data lakes se han popularizado como solución para el almacenamiento centralizado de grandes volúmenes de datos heterogéneos procedentes de fuentes dispares. Estos datos suelen tener un marcado carácter temporal, ya que los datos suelen extraerse periódicamente de diversas fuentes a diferentes frecuencias y se almacenan directamente en crudo. Por tanto, estos datos deben ser adecuadamente preprocesados antes de ser consumidos por las aplicaciones que los explotan. Esta tarea de preprocesamiento se realiza actualmente de manera manual, mediante la escritura de scripts en lenguajes de transformación de datos. Este proceso es laborioso, costoso y, por lo general, propenso a errores. Para tratar de aliviar este problema, este artículo presenta la arquitectura inicial de Hannah, un framework que busca automatizar la generación de datasets para la minería de series temporales a partir de datos en bruto provenientes de data lakes. El objetivo es que, utilizando la menor cantidad de información posible como entrada, el framework sea capaz de recuperar los datos requeridos del data lake y procesarlos para que encajen adecuadamente dentro de un dataset.