Sistema inteligente de detección de anomalías para IoT

dc.creatorBolatti, Diego
dc.creatorKaranik, Marcelo J.
dc.creatorTodt, Carolina
dc.creatorScappini, Reinaldo José Ramón
dc.creatorGramajo, Sergio D.
dc.date2021-04
dc.date2021
dc.date2021-06-18T17:45:38Z
dc.date.accessioned2023-07-15T02:09:50Z
dc.date.available2023-07-15T02:09:50Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120530
dc.identifierisbn:978-987-24611-3-3
dc.identifierisbn:978-987-24611-4-0
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7460925
dc.descriptionEn los últimos años, con el avance de Internet de las Cosas (IoT), ha aumentado la cantidad de dispositivos conectados a la red y, consecuentemente, el incremento de los riesgos de violaciones de seguridad y ataques maliciosos. Estadísticamente la mayoría de estos ataques se producen en los dispositivos finales de IoT y existen múltiples alternativas detectarlos. En ese contexto, este proyecto tiene como objetivo el diseño de un Sistema Inteligente de Detección de Anomalías para IoT que utilice técnicas de Machine Learning (ML). Específicamente, el proyecto abarca el diseño y desarrollo de un sistema capaz de detectar ataques de seguridad en base a anomalías en los dispositivos finales de IoT, aplicando técnicas de aprendizaje automático que provean el mecanismo adecuado para dicha detección.
dc.descriptionEje: Seguridad informática.
dc.descriptionRed de Universidades con Carreras en Informática
dc.formatapplication/pdf
dc.format848-852
dc.languagees
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectInternet de las cosas
dc.subjectDetección de anomalías
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectSeguridad
dc.titleSistema inteligente de detección de anomalías para IoT
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


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