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Detección de ciberataques multi-vector IoT basada en algoritmos de aprendizaje automático: análisis de características de tráfico, experimentos y eficiencia

Autores: Lysenko, Sergii; Bobrovnikova, Kira; Kharchenko, Vyacheslav; Savenko, Oleg

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Detección de ciberataques multi-vector IoT basada en algoritmos de aprendizaje automático: análisis de características de tráfico, experimentos y eficiencia


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Ciberseguridad
Internet de las cosas
Seguridad
Dispositivos IoT
Ciberataques
Algoritmos de aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La ciberseguridad es un desafío común de seguridad en Internet de las Cosas. La falta de seguridad en los dispositivos IoT ha llevado a un gran número de dispositivos comprometidos, con amenazas tanto desde dentro como desde fuera de la infraestructura de IoT. Los ataques a la infraestructura de IoT resultan en hackeo de dispositivos, robo de datos, pérdidas financieras, inestabilidad o incluso daño físico a los dispositivos. Esto requiere el desarrollo de nuevos enfoques para garantizar niveles de alta seguridad en la infraestructura de IoT. Para resolver este problema, proponemos un nuevo enfoque para la detección de ciberataques en IoT basado en algoritmos de aprendizaje automático.

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