Centro UTN CInApTIC - Difusión Científica - Trabajos Presentados en Congresos

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    Tecnologías emergentes para la ciberseguridad de dispositivos IoT
    (30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2024, 2024-10-07) Rosin, Zaira; Pujalte, Denise; Bolatti, Diego
    En este trabajo se analiza la integración de la computación cuántica y técnicas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la seguridad en dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Se presentan las principales amenazas a la ciberseguridad de IoT y se comparan diferentes soluciones basadas en computación cuántica y técnicas de IA. Además, se exploran las vulnerabilidades de los sistemas clásicos ante un entorno post-cuántico y se discuten medidas de seguridad como la Distribución de Claves Cuánticas (QKD) y criptografía post-cuántica. Finalmente, se concluye que la computación cuántica y las técnicas de LA pueden proporcionar niveles de seguridad superiores, aunque también presentan desafíos tecnológicos y de implementación.
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    Aspectos de seguridad en Zigbee
    (30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2024, 2024-10-07) Bravo Pérez, Agustín; Brites, Agustín; Peresón, Lucas; Scappini, Reinaldo
    Este trabajo fue realizado por alumnos becarios en el ámbito del proyecto de investigación homologado “Desarrollar un Marco de controles de ciberseguridad para gestión y control de funcionamiento de redes IoT” SIPPRE0008640 y analiza la seguridad y ciberseguridad en Zigbee, un estándar para redes inalámbricas de corta distancia y baja velocidad de datos. Se exploran sus aplicaciones en automatización tanto industrial como del hogar, se identifican las principales amenazas y vulnerabilidades de seguridad teniendo en cuenta el diseño de su arquitectura, y se discuten las mejores prácticas para mitigar riesgos y asegurar la integridad de las redes Zigbee.
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    Desarrollo de una arquitectura de ciberseguridad en redes IoT, aplicada a un ecosistema Zigbee basado en SDN
    (30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2024, 2025-10-07) Scappini, Reinaldo; Bolatti, Diego; Gramajo, Sergio; Roa, Jorge; Montiel, Raúl
    Este trabajo propone el desarrollo de arquitectura de ciberseguridad para sistemas basados en IoT, mostrando un ejemplo aplicado a un entorno Zigbee. Para ello se presenta una arquitectura de ciberseguridad innovadora basada en SDN para proteger de manera efectiva las redes IoT. La propuesta centraliza la gestión de políticas de seguridad en un controlador SDN, permitiendo un control granular del tráfico a través de conmutadores OpenFlow. Al aprovechar parámetros de los dispositivos IoT, como identificadores únicos y niveles de batería, se establecen políticas de acceso y priorización personalizadas. La arquitectura se valida en un entorno real utilizando una red Zigbee, demostrando su eficacia en la detección y mitigación de amenazas. Los resultados obtenidos respaldan la viabilidad de esta solución para asegurar la creciente diversidad de dispositivos IoT y garantizar la privacidad de los datos.
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    Analysis and applications of internet of things and smart cities based on telecommunications and security - UTN Facultad Regional Resistencia
    (2019-09-16) Bolatti, Diego; Gramajo, Sergio
    This contribution details the implementation of the IoT research project at the Resistencia Regional Faculty ICT Research Centre.
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    Baseline text for proposed new work item to develop a technical report of intelligent anomaly detection system for IoT
    (INTERNATIONAL TELECOMMUNICATION UNION TELECOMMUNICATION STANDARDIZATION SECTOR, 2020-07-07) Bolatti, Diego; Karanik, Marcelo; Scappini, Reinaldo; Todt, Carolina
    This document presents an update of the technical report on Intelligent Anomaly Detection System for IoT (Y.STR-IADIoT) and seeks agreement that it be the basis of future work.
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    Intelligent anomaly detection system for IoT
    (2021-05-22) Bolatti, Diego; Karanik, Marcelo; Todt, Carolina; Scappini, Reinaldo; Gramajo, Sergio
    The growing use of the Internet of Things (IoT) in different areas implies a proportional growth in threats and attacks on end devices. To solve this problem, the IoT systems must be equipped with an anomaly detection system (ADS). This work introduces the design of a hybrid ADS based on the Software-Defined Network (SDN) architecture, which combines the rule-based and Machine Learning-based detection technique. Whereas the rule-based approach is used to detect known attacks with the help of rules defined by security experts. And the Machine Learning approach is used to detect unknown attacks with the help of Artificial Intelligence techniques