Diseño e implementación de IPS para redes WI-FI 802.11 ac

Se presenta el diseño de un IPS (Intrusion Prevention System) para redes WI-FI 802.11 ac que emplea machine learning para determinar si una trama de datos pertenece o no a un ataque. Se usó Python y su librería Sklearn, se evaluó el rendimiento de los diferentes algoritmos de clasificación de dicha librería, para esto se empleó el AWID dataset y se midió exactitud y tiempo de entrenamiento requerido. Finalmente se escogió el algoritmo Decision Tree Classifier ya que se logró una exactitud de 99,99 % y un tiempo de entrenamiento de 20.8 segundos. Adicionalmente se planteó un modelo de teoría de juegos para la prevención de intrusiones en redes, a partir del análisis de dicho modelo se toman las medidas correspondientes para aumentar la seguridad del IPS. Mediante el modelo de teor´ıa de juegos se llegó a las ecuaciones que permiten determinar la probabilidad de ataque por parte de un atacante y la probabilidad de defensa por parte del IPS. Se realizó un análisis de diversos escenarios llegando a la conclusión de que el IPS debe tener un módulo de configuración de puertos capaz de evitar o entorpecer el descubrimiento de red y el análisis de vulnerabilidades.

• Autores: Mojica Sanchez, Julian Francisco
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/76278
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76278; http://bdigital.unal.edu.co/72459/
• Palabra clave: Sistema de prevención de intrusiones; Aprendizaje automático; Teoría de juegos; WIFI; Machine Learning; Intrusion Prevention System; Game Theory
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional