Implementación de IDS con Machine Learning en redes IoT con dispositivo de Edge computing
El crecimiento exponencial de dispositivos IoT en redes físicas abre una posible brecha de seguridad para estas mismas. En este documento se aborda una implementación de un sistema para la detección de intrusos en una red física con el dispositivo Jetson Nano. Este dispositivo de Edge Computing cuen...
- Autores:
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Hernández Rubio, Jonatan Esmits
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/59415
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/59415
- Palabra clave:
- IoT
Redes neuronales
Edge computing
Machine learning
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | El crecimiento exponencial de dispositivos IoT en redes físicas abre una posible brecha de seguridad para estas mismas. En este documento se aborda una implementación de un sistema para la detección de intrusos en una red física con el dispositivo Jetson Nano. Este dispositivo de Edge Computing cuenta con una red neuronal entrenada con ataques de tipo DoS y Fuzzers. La red neuronal cuenta con dos variantes, una entrenada con PCA y otra con 10 componentes, siendo mejor esta última tanto en tiempo como en porcentaje de predicciones de ataques. |
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