Detección de anomalías en tráfico de red de Sistemas de Control Industrial soportada en algoritmos de machine learning
Establecer un sistema de análisis de tráfico de red basado en algoritmos de machine learning (ML), orientado a sistemas de control industrial que permita: la identificación de comportamientos anormales para evitar la explotación de vulnerabilidades que afecten la seguridad de procesos industriales r...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.urosario.edu.co:10336/38272
- Acceso en línea:
- https://doi.org/10.48713/10336_38272
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/38272
- Palabra clave:
- Machine learning
Sistemas de control industrial ICS
Tráfico de red industrial
Detección de anomalías
Reducción de riesgos en seguridad de procesos industriales
Machine Learning
Cibersecurity
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
| Summary: | Establecer un sistema de análisis de tráfico de red basado en algoritmos de machine learning (ML), orientado a sistemas de control industrial que permita: la identificación de comportamientos anormales para evitar la explotación de vulnerabilidades que afecten la seguridad de procesos industriales reduciendo riesgos de disponibilidad y soporte la continuidad del negocio. |
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