Sistema inteligente de detección de anomalías para IoT

En los últimos años, con el avance de Internet de las Cosas (IoT), ha aumentado la cantidad de dispositivos conectados a la red y, consecuentemente, el incremento de los riesgos de violaciones de seguridad y ataques maliciosos. Estadísticamente la mayoría de estos ataques se producen en los disposit...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Bolatti, Diego, Karanik, Marcelo J., Todt, Carolina, Scappini, Reinaldo José Ramón, Gramajo, Sergio D.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Internet de las cosas Detección de anomalías Machine Learning Seguridad
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120530
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En los últimos años, con el avance de Internet de las Cosas (IoT), ha aumentado la cantidad de dispositivos conectados a la red y, consecuentemente, el incremento de los riesgos de violaciones de seguridad y ataques maliciosos. Estadísticamente la mayoría de estos ataques se producen en los dispositivos finales de IoT y existen múltiples alternativas detectarlos. En ese contexto, este proyecto tiene como objetivo el diseño de un Sistema Inteligente de Detección de Anomalías para IoT que utilice técnicas de Machine Learning (ML). Específicamente, el proyecto abarca el diseño y desarrollo de un sistema capaz de detectar ataques de seguridad en base a anomalías en los dispositivos finales de IoT, aplicando técnicas de aprendizaje automático que provean el mecanismo adecuado para dicha detección.
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author	Bolatti, Diego Karanik, Marcelo J. Todt, Carolina Scappini, Reinaldo José Ramón Gramajo, Sergio D.
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Sistema inteligente de detección de anomalías para IoT

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