Modelado PSCI de botnets en redes IoT con Cadenas de Márkov Múltiples
En virtud de la creciente aparición de eventos informáticos que involucran dispositivos IoT (Internet de las Cosas), especialmente aquellos que se transmiten mediante las redes, surge la necesidad de un modelo que pueda explicar su funcionamiento para, en respuesta, diseñar e implementar herramienta...
- Autores:
-
Bautista Montes, Zharet Devin Arturo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55655
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/55655
- Palabra clave:
- Red IoT
Progresión de la Infección en el tiempo
Modelo Epidemiológico
Cadena de Márkov
Tiempo de Saturación
Ingeniería
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- openAccess
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- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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En virtud de la creciente aparición de eventos informáticos que involucran dispositivos IoT (Internet de las Cosas), especialmente aquellos que se transmiten mediante las redes, surge la necesidad de un modelo que pueda explicar su funcionamiento para, en respuesta, diseñar e implementar herramientas y métodos capaces de contenerlos. A lo largo de la presente tesis, se discutirá la relevancia y el alcance de esta problemática; se repasarán los conceptos de modelos epidemiológicos y cadenas de Márkov con el fin de establecer su utilidad en la problemática; se describirá la estructura, características y restricciones de un modelo propuesto; se examinarán los programas elaborados para construir y analizar este modelo y sus aspectos técnicos; y finalmente, se expondrán en detalle los experimentos realizados sobre el modelo, junto con los resultados encontrados y la información que estos proporcionan al tema de estudio. Al final, se obtiene un modelo PSCI (define los estados Protegido, Susceptible, Comprometido e Irrecuperable) basado en una Cadena de Márkov Múltiple (una Cadena de Márkov para cada dispositivo de la red) con el que se puede analizar la infección sobre una red previamente configurada y que, si bien aún requiere algunos ajustes en términos estadísticos, ya permite realizar inferencias sobre la magnitud de esta infección según los focos iniciales y las probabilidades que dictan la transición entre estados. |
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Lozano Garzon, Carlos Andresba8c6f7e-70b9-436b-873e-1709b41c9ed7500Montoya Orozco, Germán Adolfo43d95128-97a2-4c7a-ae6e-1eaa345acbd5600Bautista Montes, Zharet Devin Arturoca97d63c-413b-4025-9132-d9f3e826e0115002022-02-22T20:08:54Z2022-02-22T20:08:54Z2021http://hdl.handle.net/1992/5565526456.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/En virtud de la creciente aparición de eventos informáticos que involucran dispositivos IoT (Internet de las Cosas), especialmente aquellos que se transmiten mediante las redes, surge la necesidad de un modelo que pueda explicar su funcionamiento para, en respuesta, diseñar e implementar herramientas y métodos capaces de contenerlos. A lo largo de la presente tesis, se discutirá la relevancia y el alcance de esta problemática; se repasarán los conceptos de modelos epidemiológicos y cadenas de Márkov con el fin de establecer su utilidad en la problemática; se describirá la estructura, características y restricciones de un modelo propuesto; se examinarán los programas elaborados para construir y analizar este modelo y sus aspectos técnicos; y finalmente, se expondrán en detalle los experimentos realizados sobre el modelo, junto con los resultados encontrados y la información que estos proporcionan al tema de estudio. Al final, se obtiene un modelo PSCI (define los estados Protegido, Susceptible, Comprometido e Irrecuperable) basado en una Cadena de Márkov Múltiple (una Cadena de Márkov para cada dispositivo de la red) con el que se puede analizar la infección sobre una red previamente configurada y que, si bien aún requiere algunos ajustes en términos estadísticos, ya permite realizar inferencias sobre la magnitud de esta infección según los focos iniciales y las probabilidades que dictan la transición entre estados.In consideration of the increasing occurrences of informatic events that involve IoT (Internet of Things) devices, especially those which transmit through networks, it¿s emerging the need for a model that can explain their functioning for, in response, designing and implementing tools and methods able to contain these events. Along the present thesis, the relevance and reach of this problem are discussed; concepts about epidemiological models and Markov chains are reviewed with the intend of establishing their usefulness in the problem; the structure, characteristics and restrictions of a proposed model are described; the programs elaborated to build and analyse this model and their technical aspects are examined; and finally, the experiments applied over the model, along with the findings and the information these provide to the area, are exposed. At the end, a model PSCI (stands for the states Protected, Susceptible, Compromised, and Irrecoverable) based on a Multiple Markov Chain (one Markov Chain for each device in the network) is obtained, with which is possible to analyse the infection over a previously customized network and that, although still requires some arranges in statistical terms, already allows to make inferences about the magnitude of this infection according to the initial foci and the probabilities which dictate the transition between states.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado49 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónModelado PSCI de botnets en redes IoT con Cadenas de Márkov MúltiplesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPRed IoTProgresión de la Infección en el tiempoModelo EpidemiológicoCadena de MárkovTiempo de SaturaciónIngeniería201812763PublicationTEXT26456.pdf.txt26456.pdf.txtExtracted texttext/plain74126https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/85951d5d-5fc7-4ff9-b4f3-fb0636a5c25c/downloadbb79fea18b2e9bb9967d07c3846ad467MD52ORIGINAL26456.pdfapplication/pdf1175555https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0af2926c-02f8-477f-adac-229eb39c9c3b/download5ae79d00b7febdeb64a9471eb31d6646MD51THUMBNAIL26456.pdf.jpg26456.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9701https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c95402ec-6898-47d1-af1a-5b2a2789569f/download9cbbd01f37cdd3c1a6b1914af93e1f1dMD531992/55655oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/556552023-10-10 19:31:49.885http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |