Detección de ataques de reconocimiento en Redes IoT empleando modelos de Machine Learning

El Internet de las Cosas (IoT) es una infraestructura global de la sociedad de la información, que permite ofrecer servicios avanzados mediante la interconexión de objetos y la interoperabilidad de la tecnología de la información y la comunicación. Es un campo de la tecnología que debido a sus múltiples aplicaciones se ha visto envuelto en un crecimiento exponencial en los últimos años. Este crecimiento no solo aumentó la cantidad de datos y dispositivos conectados, sino que también la cantidad de ataques realizados a este tipo de redes. Debido a esto, se ha vuelto una necesidad de la industria el facilitar la detección de este tipo de ataques de modo que la red no se vea afectada. En este proyecto se implementaron varios modelos de Machine Learning encargados de detectar ataques de reconocimiento de manera rápida y precisa en redes IoT. El modelo de con mejores resultados fue Random Forest, clasificando cerca del 98% de las trazas correctamente, con una tasa de 50.000 predicciones por 0,4 segundos.

• Autores: Ariza Gacharná, Juan Andrés
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/63988
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/63988
• Palabra clave: Internet de las cosas (IoT); Machine learning; Deep learning; Ataque de reconocimiento; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional