Perspectiva teórica de los sistemas de detección de intrusos con uso de inteligencia artificial en redes de sensores inalámbricos.

Las redes de sensores inalámbricos (WSN) sufren de numerosos ataques y amenazas que afectan gravemente la disponibilidad, confidencialidad e integridad, autentificación e identificación y la privacidad de los datos, y como respuesta a estas intrusiones algunos sistemas de detección usan técnicas de aprendizaje automático que ayudan a que los servicios que prestan las WSN no se vean afectados. Se identifica que existe la necesidad de trazar la trayectoria de investigación en la detección de intrusiones dentro de redes de sensores inalámbricos e identificar el uso de las herramientas de inteligencia artificial que obtienen el mejor desempeño dentro de este objetivo. Por ello, esta investigación analiza los sistemas de detección de intrusos basados en inteligencia artificial para redes de sensores inalámbricos, desde una perspectiva teórica, a través de un estudio de la producción científica en tres bases de datos: Scopus, IEEE y Elsevier.

• Autores: Gutiérrez Portela, Fernando; Almenárez Mendoza, Florina; Calderón Benavides, Liliana; Romero Riaño, Efrén; Clavijo Bustos, Nelly
• Tipo de recurso: Part of book
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Cooperativa de Colombia
• Repositorio: Repositorio UCC
• OAI Identifier: oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/47526
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12494/47526
• Palabra clave: inteligencia artificial; intrusiones de seguridad; redes de sensores inalámbricos; sistemas de detección de intrusos; técnicas de aprendizaje automático; wireless sensor networks; artificial intelligence; intrusion detection systems; security intrusions; automatic learning techniques
• Rights: closedAccess
• License: Atribución