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Crowd Counting is a very interesting problem aiming at counting people typically based on density averages and/or aerial images. This is very useful to prevent crowd crushes, especially on urban environments with high crowd density, or to count people in public demonstrations. In addition, in the last years, it has become of paramount importance for pandemic management. For those reasons, giving users automatic mechanisms to anticipate high risk situations is essential. In this work, we analyze ID-based Crowd Counting, and propose a real-time Crowd Counting system based on the Ephemeral ID broadcast by contact tracing applications on wearable devices. We also performed some simulations that show the accuracy of our system in different situations.

En este trabajo proponemos una plataforma para el desarrollo de un sistema colaborativo para la detección y reacción ante intrusiones, empleando como base las tecnologías presentes en Intel vPro. La solución presentada está dirigida a solventar la necesidad de implantación de nuevas tecnologías que posibiliten la reacción ante ataques, independientemente del sistema operativo usado. Con este fin, en este trabajo abordamos tres puntos fundamentales: la detección de intrusiones colaborativa, la respuesta automática de los nodos ante la detección de una intrusión y el uso de herramientas que posibiliten asegurar la confianza en un nodo. En un sistema colaborativo como el que se propone aquí, un aspecto clave para la seguridad es la protección de las comunicaciones entre los mecanismos de detección y reacción frente a intrusiones. La modificación o el simple acceso a los datos intercambiados por tales sistemas supone un grave riesgo para la seguridad del entorno. Como resultado hemos desarrollado un prototipo preliminar para probar la solución propuesta en un escenario de ataque real.