ES A1 H04L 12/26 ( ) OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA. y sintonizable.

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1 19 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA 11 Número de publicación: Número de solicitud: Int. Cl.: H04L 12/26 (06.01) 12 SOLICITUD DE PATENTE A1 22 Fecha de presentación: Solicitante/s: Universitat Politècnica de Catalunya c/ Jordi Girona, Barcelona, ES 43 Fecha de publicación de la solicitud: Inventor/es: Yufera Gómez, José Manuel 43 Fecha de publicación del folleto de la solicitud: Agente: No consta 4 Título: Detección y medida en tiempo real de flujos de elementos frecuentes en grandes poblaciones, escalable y sintonizable. 7 Resumen: Detección y medida en tiempo real de flujos de elementos frecuentes en grandes poblaciones, escalable y sintonizable. Un método para la detección y medida de elementos frecuentes (que aparecen más veces que un determinado umbral en una población de elementos potencialmente muy grande, como pueden ser registros en una base de datos, o paquetes en redes de conmutación de paquetes. El método combina muestreo y el uso de funciones resumen (hash). Permite la detección de elementos frecuentes con alta probabilidad, en tiempo real, con tiempo de proceso reducido y determinista y con bajos requerimientos de memoria. En particular, requiere un número de contadores inferior e independiente al número de elementos distintos presentes en la población. Estas características permiten su aplicación en entornos de bases de datos y en redes de alta velocidad donde es interesante detectar y medir grandes flujos de tráfico en tiempo real. ES A1 Venta de fascículos: Oficina Española de Patentes y Marcas. Pº de la Castellana, Madrid

2 DESCRIPCIÓN Detección y medida en tiempo real de flujos de elementos frecuentes en grandes poblaciones, escalable y sintonizable. Sector de la técnica De manera general, esta invención se encuadra en el ámbito del análisis de grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, en el contexto de bases de datos, donde suele interesar identificar aquellos elementos (registros) que aparecen con más frecuencia que un determinado umbral, ya sea en términos absolutos (p.e. que aparecen más de T veces) o que una cierta fracción del total (p.e. que constituyen más de un porcentaje z del total). Se encuadra también en el contexto de redes de datos de alta velocidad, donde suele ser conveniente, para su gestión y monitorización, la medida del tráfico por flujos. El descubrimiento de dichos flujos, así como su medida es útil para aplicaciones como balanceo de carga, ingeniería de tráfico o tarificación. Sin embargo, la medida de todos los flujos presentes en un enlace es hoy en día costosa debido al potencialmente elevado número de flujos. Por este motivo suele interesar detectar o descubrir aquellos flujos (entendidos como grupos de paquetes con alguna característica en común) cuyo tamaño exceda un determinado umbral. De manera general, la presente invención es aplicable en cualquier ámbito donde, de una población elevada de elementos, pueda interesar descubrir y medir/contar aquellos elementos que aparecen más veces que un determinado umbral. Estado de la técnica La medida del tráfico por flujos proporciona un compromiso razonable entre la cantidad de datos a adquirir/analizar/almacenar y el nivel de información obtenido. Se entiende por flujo un conjunto de elementos, en este caso paquetes, con alguna característica en común. La medida por flujos consiste en identificar y medir dichos conjuntos o flujos, reportando las características que los identifican y su tamaño. Qué características deben tener en común los paquetes para ser considerados del mismo flujo es lo que se denomina definición de flujo y es totalmente flexible. Por ejemplo, puede definirse un flujo como todos los paquetes que utilizan el mismo protocolo de transporte y van destinados a la misma dirección (p.e. dirección IP). Dada una definición de flujo, cada flujo queda identificado por los valores que en éste toman las propiedades especificadas en la definición. Por ejemplo, para la definición de flujo anterior, todos los paquetes destinados a la dirección IP que utilizan el protocolo TCP, formarían un flujo cuyo identificador de flujo (FID) seria el ( , TCP). Para identificar y medir los distintos flujos existentes en un enlace (en un intervalo de tiempo determinado), la solución directa del problema consiste en examinar cada uno de los paquetes, descubrir a qué flujo pertenecen (su identificador) y contar la cantidad de bytes de cada flujo como la suma de los tamaños de los paquetes observados. Esta solución requiere mantener tantos contadores como flujos haya. En redes de alta velocidad, esta solución es poco escalable, compleja y cara por los siguientes motivos: a) Inspección/procesado de cada paquete: la solución directa implica analizar e interpretar la cabecera de cada uno de los paquetes para poder extraer la información que identifica el flujo al que pertenecen. En un enlace de alta velocidad con elevada ocupación, el tiempo disponible para procesar cada paquete es pequeño y disminuye a medida que la capacidad del enlace aumenta. b) Actualizaciones por paquete: las únicas memorias suficientemente rápidas como para permitir actualizaciones de contadores para cada paquete son las memorias estáticas SRAM. Estas memorias son caras, tienen un elevado consumo de potencia y tienen baja capacidad de almacenaje. Soportar grandes cantidades de memoria SRAM encarece considerablemente los diseños de los equipos: no es posible, por motivos de consumo y de layout soportar grandes cantidades de SRAM on-chip y, soluciones off-chip complican la interconexión de los dispositivos, elevando una vez más su coste. c) Elevado número de flujos: el número de flujos puede ser muy elevado, superando el millón. Como la solución directa consiste en utilizar un contador por flujo, ésta requerirla enormes cantidades de memoria. Las únicas memorias que permiten una elevada capacidad de almacenamiento a un coste razonable son las memorias dinámicas DRAM. Sin embargo, este tipo de memoria no es hoy en día lo suficientemente rápida como para permitir actualizaciones por paquete en enlaces de alta velocidad. d) Elevada cantidad de datos: en la solución directa se analizan todos los flujos del enlace, sean de interés o no. Típicamente las medidas de tráfico se exportan a una estación de análisis para su posterior procesado. Si el número de flujos es muy elevado, esto puede provocar la congestión de la red/enlace/servidor y la consecuente pérdida de resultados. 2

3 1 2 3 Una solución comercial ampliamente utilizada, Sampled NetFlow, se basa en el uso de muestreo para paliar algunos de los problemas antes mencionados. Sin embargo, este método presenta problemas relacionados con el compromiso entre precisión y cantidad de memoria necesaria: a mayor frecuencia de muestreo mejor precisión pero más cantidad de memoria necesaria para almacenar los datos obtenidos. Además, en muchos casos debe sobredimensionarse dicha cantidad de memoria dada la incertidumbre en el número de flujos que pueden estar ocupando el enlace y/o ser capturados. Finalmente, en Sampled NetFlow puede ocurrir que, si no se sobredimensiona de manera adecuada, se detecten muchos flujos pequeños pero no alguno de los grandes, que en algunos casos pueden resultar los más interesantes de capturar. Una alternativa propuesta pasa por medir sólo flujos grandes, lo que resulta útil en muchas aplicaciones como, por ejemplo, en ingeniería de tráfico, tarificación, etc. Esta alternativa facilita la escalabilidad de la solución, ya que el número de grandes flujos está por definición, acotado: por ejemplo, no puede haber más de 0 flujos con tamaño superior al 1% del volumen total. Este nuevo enfoque está justificado por diversos estudios que demuestran que el tráfico en Internet está típicamente compuesto de muchos flujos pequeños y pocos grandes. En esta dirección se enmarcan los trabajos y métodos conocidos como Sample-and-Hold (S&H) y Multistage Filters (MF) (ver C. Están and G. Varghese, New directions in traffic measurement and accounting, Proc. of the 01 ACM SIGCOMM Internet Measurement Workshop, 01). Si bien el S&H es un método simple, no es selectivo, es decir, garantiza la detección de flujos grandes a costa de detectar muchos pequeños. Además, necesita realizar consultas en memoria para cada paquete, con lo cual sólo resulta viable su implementación, en entornos de elevada velocidad, mediante el uso de memorias asociativas (CAMs) que son caras y de consumo elevado. Por otra parte, MF es más selectivo que S&H (detectando siempre los flujos grandes y evitando la detección de los pequeños) gracias al uso de varios vectores de contadores. Sin embargo, requiere, como S&H, analizar y realizar una consulta para cada paquete, así como el cómputo de varias funciones resumen (ver The art of computer programming, volumen 3, Sorting and searching, pp.06-42, Donald E. Knuth, Addison Wesley Ed.) y la actualización de contadores también para cada paquete, en el peor de los casos. Por este motivo, a altas velocidades, sólo es posible implementar dichos vectores de contadores en memorias estáticas (SRAMs). Más recientemente se han propuesto otras soluciones: Sticky Sampling y Lossy Counting (ver G. Manku and R. Motwani, Approximate frequency counts over data streams, Proc. of VLDB, 02). Si bien estos métodos son aplicables en el contexto de bases de datos, donde encontrar elementos frecuentes resulta útil en el análisis de grandes volúmenes de información, su aplicación en el contexto de medidas de tráfico a altas velocidades presenta serios inconvenientes. Esto se debe a que, para su funcionamiento, deben examinar periódicamente toda la colección de flujos detectados, lo que supone accesos a memoria y un tiempo de proceso dependiente del número de flujos detectados. Esto los hace no escalables en tiempo si, además, el número de flujos detectados depende de las características del tráfico. Finalmente, como los otros métodos comentados, requieren una consulta/búsqueda (comportando uno o más accesos a memoria) por cada uno de los paquetes que se reciben para poder determinar si pertenecen a flujos anteriormente detectados. En base a la discusión anterior, queda patente que seria deseable disponer de una solución en la que: 4 1. no fuera necesario ni el procesado ni las consultas por cada paquete; 2. no fuera necesaria la actualización de contadores por paquete; 3. no fuera necesario procesar toda la colección de flujos capturados de forma frecuente. 0 La presente invención satisface estas propiedades. Descripción de las figuras Fig. 1 es un diagrama de bloques que muestra de manera genérica el funcionamiento del método presentado en esta invención. Fig. 2 es un diagrama de bloques que muestra de manera esquemática un ejemplo no limitativo de implementación del método propuesto en esta invención. Fig. 3 muestra la utilización de funciones resumen (o de hash) computadas sobre el identificador de flujo para localizar uno de los b contadores en cada uno de los m vectores de contadores. 6 Fig. 4 muestra una posible manera de localizar entradas mediante el uso de una función resumen aplicada en el identificador de flujo y resolviendo colisiones mediante encadenamiento de entradas. 3

4 Descripción detallada de la invención La presente invención se refiere a un nuevo método para la detección y medida en tiempo real de flujos de elementos frecuentes en grandes poblaciones, a su funcionamiento y a una posible implementación para llevar a cabo dicho procedimiento. El método utiliza muestreo, funciones resumen y tablas de contadores. Por un lado, el muestreo permite que no se realicen ni consultas, ni actualizaciones para cada paquete, de manera que sólo se ejecutan accesos a memoria para aquellos paquetes que son muestreados. Por otro, el uso de funciones resumen y tablas de contadores evita la utilización de un contador por cada flujo. Una función de hash o de resumen es una función h() tal que al aplicarla sobre un elemento A de un cierto conjunto, devuelve un cierto número B=h(A) que forma parte de un conjunto más reducido de elementos. Es decir, una función de hash asocia, a cada elemento de un cierto conjunto un elemento o valor de un conjunto o rango de valores más pequeño. La Fig. 1 muestra esquemáticamente el funcionamiento del método explicado en la presente invención. En éste participan, conceptualmente, cuatro bloques funcionales (B1 a B4) y dos elementos de soporte (típicamente elementos de almacenamiento, E1 y E2). El método explicado en la presente invención, se desarrollarla típicamente del siguiente modo: - muestrear, mediante el bloque 1 (B1),cada elemento de la población con una cierta probabilidad donde, por muestrear, debe entenderse el hecho de analizar un elemento en los siguientes bloques o ignorarlo. Si un elemento no es seleccionado, éste es ignorado y el método procede a procesar el siguiente elemento. - obtener, mediante el bloque 2 (B2) y si un elemento es seleccionado por B1, el identificador de flujo al que pertenece, y mirar si dicho flujo ya habla sido detectado con anterioridad. El método mantiene una lista (E2) de los flujos que considera como grandes, en la que cada entrada contiene como mínimo un identificador de flujo y un contador. En caso de que exista en la lista una entrada con el mismo identificador que el del elemento seleccionado, B2 actualiza el contador de dicho flujo. De lo contrario, el método utiliza el bloque 3. - utilizar, mediante el bloque 3 (B3), el identificador de flujo correspondiente al elemento (provinente de B2) como argumento de cada una de m funciones resumen (indicadas por h 1..h m en la Fig. 1, y donde m es un número cualquiera configurable). Como resultado de aplicar las m funciones resumen al FID (h 1 (FID),..., h m (FID)) se obtienen m números (comprendidos cada uno entre 1 y b). Cada uno de ellos se utiliza, como si fuera un Indice, para seleccionar uno de los b contadores que forman cada uno de los m vectores de contadores existentes (E1). Por ejemplo, si el resultado de (h 1 (FID), h 2 (FID),..., h m (FID)) es (, 1,..., 7), se accede al quinto contador del primer vector de E1, al primer contador del segundo vector,..., y al séptimo contador del m-ésimo vector. Es decir, el vector a considerar está indicado por el subíndice de las funciones resumen, y el resultado de aplicar la función de hash correspondiente al FID indica el número de contador a considerar de dicho vector. - leer, mediante el bloque 4 (B4), los m contadores seleccionados en B3 (mostrados con una cruz en la Fig. 1). Si el valor más pequeño de los m contadores supera un cierto umbral, se crea una entrada en la lista de flujos detectados (E2). Además, se guarda, en el campo FID de dicha entrada, el FID del elemento en proceso, y se inicializa el contador de la entrada con el valor del umbral. Si el valor más pequeño de los contadores seleccionados en B3 no supera el umbral, entonces se actualizan los valores de los m contadores de E1, para recordar aproximadamente el número de elementos que han sido seleccionados de ese flujo hasta el momento. Cuando el intervalo de medida o la población se agota, las entradas almacenadas en E2 constituyen el resultado del método: cada entrada contiene el identificador de un flujo supuestamente grande y un contador a partir del cual se puede estimar el tamaño de ese flujo en número de elementos. 6 Modos de realización de la invención La presente invención se ilustra mediante el siguiente ejemplo, el cual no pretende ser limitativo de su alcance, sino sólo explicativo y aclaratorio. En él se muestra una realización pensada para cuando el método está destinado a la detección y medida de grandes flujos de paquetes en redes de alta velocidad. En este contexto, entendemos por flujo grande aquél cuyo tamaño es superior o igual a un cierto umbral (V c ), o a una cierta fracción (z) del volumen total del tráfico (C) en un intervalo de medida dado. Cabe destacar que en equipos para redes de alta velocidad no es deseable soportar grandes cantidades de memoria SRAM y el tiempo de acceso/actualización en dispositivos DRAM puede ser excesivo como para permitir actualizaciones para cada paquete. Típicamente, como ocurre en los procesadores de red, suele disponerse de varios procesadores para tratar los paquetes. 4

5 El ejemplo de realización de la invención, en el que se tienen en cuenta las restricciones comentadas, se ilustra en la Fig. 2 y se describe en términos de los siguientes parámetros: Además, para una mejor comprensión de la invención, a continuación se definen los términos que se utilizarán en la descripción: 6 Entrada: elemento que contiene información referente a un determinado flujo. En particular una entrada contiene un FID, un contador de muestras y dos marcas temporales. La primera indica el instante de tiempo en el que la entrada ha sido creada. La segunda, el instante en el que la entrada ha sido actualizada por última vez; Lista de entradas: colección de entradas correspondientes a los flujos capturados; S h : información de un paquete, formada por el FID del flujo al que pertenece, el número de muestras que de él se han seleccionado (s) y su marca temporal de entrada en el método (t stamp ).

6 Vectores de contadores: m vectores indexables de 1 a b, donde b es el número de contadores de cada uno de dichos vectores. Inicialmente, el valor de dichos contadores es cero Todas las tareas que se deben llevar a cabo en el método presentado, serán realizadas en este ejemplo no limitativo, por dos procesadores: P1 y P2. Una vez definidos parámetros y términos, pasamos a la descripción del modo de realización, que podría incluirse en un equipo de red con otras funcionalidades, o en un dispositivo independiente, ya sea interceptando el tráfico o procesando una réplica de éste. En el contexto de análisis de tráfico, el método deberá procesar paquetes de datos de longitud variable. Es por ello que los elementos mencionados en la descripción detallada de la invención, son ahora los bytes que componen un flujo. Todos los bytes que componen un paquete tienen el mismo FID y pueden tratarse de manera conjunta en lugar de procesar cada uno de ellos individualmente. De hecho, el bloque 21 de la Fig. 2 selecciona cada uno de los bytes de un mismo paquete con una probabilidad p. Si el número de bytes seleccionados (s) es cero, el paquete es ignorado (como se observa en la flecha saliente del bloque 21) y se procesa el siguiente paquete. De lo contrario, el método prosigue procesando (en el bloque 22) el conjunto de s bytes como si fuera un único elemento con identificador FID. Si se selecciona alguno de los bytes de un paquete, en el bloque 22 se obtendrá el tiempo de llegada del mismo (t stamp ), se calculará su FID a partir del análisis de las cabeceras del paquete y finalmente se encolará toda esta información del paquete (que denominaremos S h ) en un buffer de tamaño B (elemento de soporte E23) que podría implementarse en SRAM. Los dos bloques funcionales explicados hasta ahora (21 y 22) serán ejecutados por el primero de los procesadores (P1), que repetirá el proceso explicado hasta ahora para cada uno de los paquetes de entrada al método. El segundo procesador (P2) se encargará de llevar a cabo las tareas restantes del método: las enmarcadas por los bloques 24 y 27. El bloque 24 extrae los S h del elemento de soporte E23. Para cada S h extraído consulta la lista de entradas (E2) para comprobar si existe una con el mismo FID. En tal caso el bloque 24 actualiza el contador de muestras de dicha entrada con el valor s contenido en ese S h. Si no existe ninguna entrada con ese FID, el bloque 24 calcula m funciones resumen sobre el FID (h 1...h m ) y utiliza el resultado de las mismas para acceder/leer un contador de cada uno de los m vectores del elemento de soporte E26, como se muestra en la Fig. 3. Estas funciones resumen pueden ser distintas y/o la misma utilizando parámetros diferentes. Acto seguido el bloque 27 determina cuál es el valor más pequeño de los leídos (c min ). Si c min +s es superior o igual al umbral de muestras d, se crea una entrada nueva en la lista de entradas (E2) con FID igual al contenido en el S h extraído, y contador de muestras igual a c min +s. En caso contrario, si c min +s es inferior a d, el bloque 27 debe actualizar los valores de los contadores anteriormente seleccionados (c 1...c m ) de la siguiente manera: C i = max (c min +s, c i ), i=1...m, donde max(a,b) da como resultado el mayor entre a y b. A partir de este punto, el proceso se repite: P2 extrae el siguiente S h del elemento de soporte E23 y lo procesa como se ha explicado. 0 El proceso termina o bien al cabo de un determinado intervalo de tiempo (intervalo de medida) o cuando se ha procesado un determinado número de bytes o paquetes. Se puede repetir el proceso para un nuevo intervalo si se desea. Cuando finaliza el proceso, la lista de entradas es el resultado del método: cada entrada contiene el FID de un flujo considerado grande, un contador a partir del cual se puede estimar su tamaño y las marcas temporales correspondientes. Consideraciones adicionales: 6 1. Las consultas que realiza el bloque 24 para determinar si existe una entrada en la lista de entradas con FID coincidente pueden implementarse de manera sencilla mediante una o más funciones resumen aplicadas en el FID del S h en proceso (como se muestra en la Fig. 4) y resolviendo posibles colisiones mediante encadenamiento. Lo mismo aplica para el bloque 27 a la hora de crear y ubicar nuevas entradas en la lista de entradas. 2. Si se escoge la probabilidad de muestreo p como d/v c, la probabilidad de que se detecten flujos de tamaño igual o superior a V c es elevada, siendo baja para flujos de tamaño inferior. 3. Si un flujo está incluido en la lista de entradas puede estimarse su tamaño como el cociente entre el valor del contador de la correspondiente entrada en E2 y la probabilidad de muestreo, p. 6

7 4. Estas estimaciones pueden realizarse ya sea en el propio dispositivo en el que se ejecuta el método explicado o en otro lugar al que se puede exportar la lista de entradas

8 REIVINDICACIONES Un método para detectar y medir flujos de elementos frecuentes en grandes poblaciones de elementos (donde por flujo se entiende una colección de elementos que tienen ciertas características en común) que comprende las cuatro etapas siguientes: (a) muestrear elementos mediante un bloque (B1) de muestreo que: 1) selecciona cada uno de los elementos de la población a estudiar con una probabilidad p; y 2) no procesa los elementos no seleccionados; (b) almacenar en un buffer información sobre los elementos muestreados. Dicha información (S h ) está compuesta por el identificador del flujo (FID) al que pertenecen los elementos, el número de muestras tomadas y una marca temporal de tiempo de llegada de la información (t stamp ); (c) leer la información del buffer mediante un bloque (B2), que extrae los S h del buffer y comprueba si existe, en la lista de entradas (E2), alguna cuyo identificador FID coincida con aquél contenido en el S h que se ha extraído. Cada elemento de la lista de entradas (E2) contiene el identificador de un flujo (FID), un contador y dos marcas temporales (una indicando el tiempo de generación de entrada para el flujo, y otra el último instante de su actualización); (d) procesar la información del buffer mediante un bloque (E1) compuesto por m vectores de b contadores cada uno (m*b posiciones que denominamos c xy, donde x indica un vector e y un contador de dicho vector). Esta etapa se caracteriza por: - en el caso de que exista una entrada (en la etapa (c)) con idéntico identificador al indicado en el S h, actualizar dicha entrada (incrementando su contador y guardando la segunda marca temporal, a parir de la información contenida en el S h ). - si no existe ninguna entrada en la etapa (c) con identificador igual al del S h : 3 1) aplicar m funciones resumen al FID indicado en el S h (bloque B3), y utilizar los m valores o números resultantes (h 1 (FID),... h m (FID), comprendidos entre 1 y b) para seleccionar un contador en cada uno de los m vectores del siguiente modo: el valor 1 h 1 (FID) b se usará como Indice para seleccionar uno de los b contadores del vector 1; el valor 1 h 2 (FID) b se usará como Indice para seleccionar uno de los b contadores del vector 2; y así con los m valores obtenidos. 2) calcular el mínimo de los contadores seleccionados por dichos índices, c min (bloque B4). 3) si la suma de c min y el valor numérico contenido en el S h es igual o superior a un umbral d, crear una entrada en la lista de entradas con FID igual al del S h (etapa (c)). De lo contrario, actualizar los contadores seleccionados en función del valor de c min y del valor numérico contenido en el S h Un método según la reivindicación 1 caracterizado porque la probabilidad mencionada en la etapa (a) se calcula como el cociente entre un umbral de muestras d y un umbral de t amaño de flujo V c (es decir p=d/v c ) donde V c es inferior o igual al volumen a partir del cual un flujo se considera como grande. 3. Un método según la reivindicación 1 caracterizado porque, si elementos del mismo flujo (con el mismo FID) llegan agrupados a la etapa (a): a) puede determinar qué elementos del grupo serán seleccionados en lugar de procesar cada uno de ellos por separado. b) puede procesar los elementos seleccionados como uno único, almacenando su FID, el número de elementos seleccionados y el t stamp en un único elemento de síntesis S h. c) y porque no requiere almacenar los elementos muestreados una vez que el elemento de síntesis S h ha sido creado. 4. Un método según la reivindicación 1 caracterizado porque, en la etapa (b), la información de los elementos muestreados y que es sintetizada en un S h puede almacenarse en un buffer o bien ser descartada, en el caso en que dicho buffer esté lleno. 6 8

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11 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA 11 ES Nº de solicitud: Fecha de presentación de la solicitud: Fecha de prioridad: INFORME SOBRE EL ESTADO DE LA TÉCNICA 1 Int. Cl.: H04L 12/26 (06.01) DOCUMENTOS RELEVANTES Categoría 6 Documentos citados Reivindicaciones afectadas X RASPALL, SALLENT AND YUFERA, Dpto. de Telemática Univ. Técnica 1-4 de Cataluña; "Shared-State Sampling" - Conferencias de medidas en Internet, Procedimientos de la 6 a Conferencia ACM SIGCOMM, Río de Janeiro (Brasil), 2-27 Octubre de 06. <URL: A WO A2 (APPTITUDE INC ; DIETZ RUSSELL S ; MAIXNER JOSEPH 1-4 R ;) , resumen;página 12, línea 2 - página 13, línea ; reivindicaciones 1-4; A US A1 (DUFFIELD et al.) , resumen; párrafos 1-4 [ ]; Categoría de los documentos citados X: de particular relevancia Y: de particular relevancia combinado con otro/s de la misma categoría A: refleja el estado de la técnica El presente informe ha sido realizado para todas las reivindicaciones O: referido a divulgación no escrita P: publicado entre la fecha de prioridad y la de presentación de la solicitud E: documento anterior, pero publicado después de la fecha de presentación de la solicitud para las reivindicaciones nº: Fecha de realización del informe Examinador Página B. Pérez García 1/1

11 Número de publicación: 2 293 257. 51 Int. Cl.: 74 Agente: Ponti Sales, Adelaida

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