You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de detección de ataques SYN-FLOOD Y SATAN mediante técnicas de clustering basadas en el algoritmo DBSCAN en ventanas de tiempo de 5 minutos.  El artículo se presenta claro en su redacción y se agradece el resumen de arquitectura diseñada, pudiendo ser un artículo interesante para ser presentado en nuestro congreso.  Mis principales reparos son: - Figura 7 presenta gráficos con ventana de 10 minutos, siendo que el la propuesta indica 5 minutos - A mi parecer el sistema no representa un proceso de minería de datos debido a que no hay nuevo conocimiento accionable, sino más bien es un sistema de clasificación. Puede que exista nuevo conocimiento, pero el documento no refleja como el sistema realizado ayudó a obtener nuevo conocimiento de los ataques. - Existe poca explicación y falta de experimentación para argumentar y justificar el uso de DBSCAN  sobre otro tipo de clustering o incluso en lugar de un clasificador. - Se sabe que un ataque SYN-FLOOD produce un número elevado de conexiones en un momento dado, por lo que no queda claro si es necesario un sistema tan sofisticado para detectar este fenómeno, esto podría ser aclarado si se incluyera la comparativa con otros enfoques.
positive

El trabajo está bien preparado técnicamente. Su estructura y redacción facilita su seguimiento. No obstante, tengo dudas acerca de su contribución científica ya que es la aplicación de modelamiento a un caso de estudio. No se establece claramente cuál es el problema a solucionar. Las metodologías orientadas a aspectos tienen ya algún tiempo aplicándose con éxito y tampoco se entrega información de trabajos previos para atacar el gap. Creo que se debe distinguir por qué es necesaria la aplicación de UML (y no de otras técnicas) para resolverlo.
neutral

Este trabajo se presenta como el desarrollo de un prototipo que incluye a las redes auto-organizativas como técnica secundaria de minería de datos aplicada sobre un árbol de decisión. Realiza una comparación de este prototipo con el software WEKA mediante encuestas a un grupo de personas que tienen conocimientos en minería de datos.  En las pruebas realizadas no indica si WEKA tiene el mismo tipo de herramienta (SOM u otra para aumentar la comprensión del modelo). En los análisis de resultados, sólo se muestran los resultados de la evaluación del prototipo y no de WEKA.  En la página 3, segunda columna repite la oración: ‘la visualización es una herramienta… soporta la interacción... involucrados en el proceso de MD’. (párrafos 2 y 3 de la segunda columna).  El párrafo  penúltimo de la página 4 no se entiende.  Las figuras 2 y 3 no se entienden debido a lo pequeño de la letra.  En la página 8, letra d) debería sacer Figura 2.  El artículo no está en el formato especificado, y tiene más de 8 páginas (específicamente 12).  Tiene algunas faltas de ortografía, por ejemplo, dice éste, en donde debería decir este. La referencia [18], no indica si es libro, Journal, Conferencia, etc.

neutral