Facultad Regional Resistencia

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Author: search.filters.author.Todt, CarolinaSubject: search.filters.subject.Internet de las cosas

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    Análisis y aplicaciones de internet de las cosas y ciudades inteligentes : escenario de testeo de seguridad
    (2022-04-29) Gramajo, Sergio; Scappini, Reinaldo; Bolatti, Diego; Todt, Carolina
    El rápido desarrollo de las nuevas tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) como sus usos en diferentes campos de la industria, las ciudades, la salud, los hogares, entre otros, ha planteado nuevas formas de enfrentar amenazas de seguridad. IoT es una colección de dispositivos interconectados fortalecido con pequeños procesadores, placas o interfaces de red que se comunican con servicios web u otro tipo de interfaces a través de diferentes medios de telecomunicación. Naturalmente si una nueva tecnología es ampliamente adoptada por el público y hay una notoria falta de estándares para el campo, las amenazas de ciberseguridad crecen. En esta etapa del proyecto nos centramos en generar un escenario para realizar un relevamiento de los diferentes tipos de tráfico y crear un posterior datasets de análisis para poder identificar diferentes amenazas en sistemas IoT industriales o corporativos.
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    Sistema inteligente de detección de anomalías para IoT
    (2021-04-15) Bolatti, Diego; Karanik, Marcelo; Todt, Carolina; Scappini, Reinaldo; Gramajo, Sergio
    En 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.