Ciberseguridad en los Sistema de Identificación Automático (AIS): análisis de ciberamenazas y controles de ciberseguridad
El Sistema de Identificación Automática (AIS) mejora la seguridad en la navegación y previene colisiones marítimas mediante la transmisión autónoma de información entre embarcaciones y estaciones terrestres. Sin embargo, su accesibilidad lo hace vulnerable a ataques que comprometen la integridad de...
- Autores:
-
Falla Gómez, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/75396
- Palabra clave:
- Ciberseguridad
AIS
Amenazas
Ciberamenazas
Vulnerabilidades
Redes neuronales recurrentes
Ingeniería
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El Sistema de Identificación Automática (AIS) mejora la seguridad en la navegación y previene colisiones marítimas mediante la transmisión autónoma de información entre embarcaciones y estaciones terrestres. Sin embargo, su accesibilidad lo hace vulnerable a ataques que comprometen la integridad de los datos transmitidos, como la falsificación de posiciones geográficas (spoofing). Este trabajo propone un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales recurrentes GRU para detectar ataques de spoofing en mensajes AIS. El modelo analiza secuencias de mensajes y clasifica cada uno como legítimo o fraudulento, utilizando un conjunto seleccionado de variables relevantes. El documento incluye una revisión de las vulnerabilidades de AIS, un análisis de las variables seleccionadas, y un proceso sistemático de preprocesamiento y entrenamiento en múltiples escenarios. Los resultados demuestran el potencial del modelo como herramienta para mejorar la seguridad marítima mediante la detección de comportamientos anómalos. |
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