Plan de cierre total de tesis

1. Regla principal

Esta semana debe cerrarse la secuencia completa:

DISEÑO → EJECUCIÓN → DATOS → RESULTADOS → ANÁLISIS → CONCLUSIONES → DOCUMENTO COMPLETO.

2. Qué queremos, cómo lo queremos y dónde lo queremos

3. Estructura exacta del Drive

02_Diseño_Experimental

• 01_Arquitectura_Laboratorio_V01.pdf
• 02_Matriz_Telemetria_V01.xlsx
• 03_Matriz_Anomalias_V01.xlsx
• 04_Protocolo_Experimental_V01.docx
• 05_Seleccion_Modelo_IA_V01.xlsx
• 06_Cronograma_Actualizado_V01.xlsx

03_Implementacion_y_Evidencias

Equipo físico, VM anfitriona, KVM/libvirt, N2/N3, Docker, Prometheus, Chrony, configuraciones, scripts, pilotos, logs, capturas y hashes.

04_Datos_y_Resultados

Debe quedar reservado para condición normal, pruebas definitivas, ground truth, predicciones, métricas, tablas y gráficos finales.

4. Condición normal

Queremos: una línea base real y defendible antes de las pruebas.

Cómo: configuración congelada, servicios activos, carga basal constante, sin stress-ng/iperf3/netem, muestreo definitivo y exportación CSV.

Debe producir: media, mediana, DE, P5, P95, P99, mínimo y máximo por variable y nodo.

5. Pruebas definitivas

Cada carpeta de prueba debe usar un ID como A1-N2-A-R03 y contener:

• verificación previa de condición normal;
• T0 orden de inyección;
• T1 inicio efectivo;
• T2 orden de finalización;
• T3 retorno efectivo a normalidad;
• intensidad programada y realmente alcanzada;
• telemetría;
• ground truth;
• predicciones del modelo;
• estado de la prueba;
• hashes.

No mezclar pilotos con pruebas definitivas.

6. Métricas obligatorias

• TP, TN, FP, FN.
• Precisión = TP/(TP+FP).
• Sensibilidad = TP/(TP+FN).
• TFP = FP/(FP+TN).
• TFN = FN/(FN+TP).
• Tiempo de detección = primera predicción anómala válida − T1.

Para tiempo de detección reportar n detectados, n no detectados, mediana, media, DE, mínimo, máximo y rango intercuartílico.

7. Capítulo IV — Resultados y discusión

4.1 OE1

Comparación de técnicas, justificación de One-Class SVM y configuración final.

4.2 OE2

Arquitectura, nodos, telemetría, condición normal, anomalías, niveles y reproducibilidad.

4.3 OE3

Implementación, entrenamiento, normalización, pipeline y configuración definitiva.

4.4 OE4

Matriz de confusión, métricas globales, por anomalía, nodo y nivel; tiempos de detección y eventos no detectados.

8. Capítulo V — Conclusiones y recomendaciones

Las conclusiones deben corresponder a los cuatro objetivos:

1. qué se determinó al analizar técnicas y seleccionar One-Class SVM;
2. qué permitió el diseño experimental;
3. qué se logró con la implementación;
4. cuál fue el desempeño real del modelo según las métricas aprobadas.

Las recomendaciones deben derivarse de resultados y limitaciones reales, no de generalidades.

9. Limitaciones que deben declararse

• entorno controlado;
• infraestructura de pequeña escala;
• anomalías inducidas;
• un solo modelo evaluado;
• período agosto–octubre de 2026;
• datos generados en laboratorio;
• generalización limitada;
• cualquier reducción de línea base o repeticiones que finalmente se adopte.

10. Plan de trabajo de esta semana

11. Qué NO queremos recibir

12. Fecha límite de entrega

No se considerará suficiente una entrega parcial. Deben estar incluidos los resultados reales, análisis, discusión, conclusiones, referencias, anexos y las evidencias organizadas en Google Drive.

Del 24 al 29 de octubre se trabajará únicamente sobre las observaciones de revisión. El 30 de octubre corresponde a la entrega final definitiva.

13. Lista final de aceptación

14. Criterio para considerar terminada la tesis

Esta semana la prioridad es terminar, no ampliar el alcance.