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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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120530 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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