Detección de ataques de tipo Exploit en Redes IoT empleando algoritmos de clasificación de Machine Learning​

La relevancia y el rol de las redes IoT en la actualidad las convierten en un objetivo atractivo para los atacantes, quienes ven en esta tecnología una oportunidad para desestabilizar empresas públicas y privadas y ocasionar pérdidas significativas. El presente estudio tiene como objetivo desarrolla...

Full description

Autores:
Santamaría Álvarez, Daniel
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73593
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/73593
Palabra clave:
IoT
Machine learning
Exploit
Red neuronal
Ciberseguridad
Ingeniería
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description La relevancia y el rol de las redes IoT en la actualidad las convierten en un objetivo atractivo para los atacantes, quienes ven en esta tecnología una oportunidad para desestabilizar empresas públicas y privadas y ocasionar pérdidas significativas. El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un módulo de seguridad basado en aprendizaje automático (machine learning) para detectar ataques del tipo Exploit. Se llevaron a cabo diversas pruebas utilizando cinco algoritmos de clasificación para determinar cuál sería el mejor algoritmo para la creación del módulo. La métrica principal utilizada para la selección del algoritmo fue el Recall, ya que este indicador nos permite evaluar la cantidad de ataques reales detectados por nuestro algoritmo.​ Luego de realizar pruebas con la mayor cantidad de variaciones posibles en el tiempo disponible, se determinó que una red neuronal con 2 capas ocultas arrojaba los mejores resultados, alcanzando un Recall de 0.965.
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La métrica principal utilizada para la selección del algoritmo fue el Recall, ya que este indicador nos permite evaluar la cantidad de ataques reales detectados por nuestro algoritmo.​ Luego de realizar pruebas con la mayor cantidad de variaciones posibles en el tiempo disponible, se determinó que una red neuronal con 2 capas ocultas arrojaba los mejores resultados, alcanzando un Recall de 0.965.The relevance and role of IoT networks today make them an attractive target for attackers, who see this technology as an opportunity to destabilize public and private companies and cause significant losses. The objective of this study is to develop a security module based on automatic learning (machine learning) to detect Exploit-type attacks. Various tests were carried out using five classification algorithms to determine which would be the best algorithm for module creation. The main metric used for the selection of the algorithm was the Recall, since this indicator allows us to evaluate the number of real attacks detected by our algorithm. After carrying out tests with the greatest possible number of variations in the available time, it was determined that a neural network with 2 hidden layers yielded the best results, reaching a Recall of 0.965.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado38 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Detección de ataques de tipo Exploit en Redes IoT empleando algoritmos de clasificación de Machine Learning​Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPIoTMachine learningExploitRed neuronalCiberseguridadIngeniería201720222PublicationCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8908https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/f5de3d75-301d-4300-b31d-26982f6e8284/download0175ea4a2d4caec4bbcc37e300941108MD51ORIGINALDetección de ataques de tipo Exploit en Redes IoT.pdfDetección de ataques de tipo Exploit en Redes IoT.pdfapplication/pdf1408065https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1f7360ef-b3f0-491d-b86b-3dc6147a4477/download8cbfc966fe4fe13d33644c642b85c7b9MD52autorizacion tesis Daniel Santamaria.pdfautorizacion tesis Daniel Santamaria.pdfHIDEapplication/pdf266556https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/078f10a7-2e9d-406c-beca-83e6e9a501e1/downloadd93335ade7e19cdb7e82644336b5eb7fMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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