FRRE - Producción de Investigación

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Start date: 2022Subject: search.filters.subject.IoT

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    Ciberseguridad en la Internet de las cosas : soluciones basadas en IA y blockchain para la detección y prevención de intrusiones
    (XII Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI), 2024-11-30) Pujalte, Denise; Rosin, Zaira; Bolatti, Diego
    El avance del Internet de las Cosas (IoT) ha aumentado la vulnerabilidad de redes debido al crecimiento masivo de dispositivos conectados. La integración de inteligencia artificial (IA) y blockchain ha emergido como una solución robusta para mejorar la ciberseguridad en este contexto.Este trabajo examina cómo ambas tecnologías permiten detectar amenazas de manera más precisa, garantizando la integridad de los datos mediante la descentralización y monitoreo en tiempo real. El uso de IA para el análisis de grandes volúmenes de datos, junto con blockchain para asegurar la inmutabilidad de las transacciones, proporciona un enfoque eficiente y escalable para mitigar riesgos cibernéticos en entornos distribuidos.
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    Intelligent anomaly detection system for Internet of things
    (International Telecommunication Union, 2024-07-01) International Telecommunication Union
    Technical Report ITU-T YSTR-IADIoT presents an intelligent anomaly detection system for the Internet of Things (IoT) which is based on the use of new technologies to detect anomalous behaviour in IoT-based systems. It is a hybrid system that responds to proven filtering security rules for known attacks. Then, through a machine learning module, new anomalous traffic can be detected, and the rules reconfigured according to the analysis and discovery made. The main objective of this Technical Report is to demonstrate the feasibility of implementing certain controls and security aspects as close as possible to IoT devices.
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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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    Network traffic monitor for IDS in IoT
    (2022-08-05) Bolatti, Diego; Todt, Carolina; Scappini, Reinaldo; Gramajo, Sergio
    As network services and IoT technologies rapidly evolve, in literature there are many anomalies detection proposals based on datasets to deal with cybersecurity threats. Most of this proposal uses structured data classification and they can recognize with a certain degree of accuracy whether a type of traffic is “anomalous” or not. Even what kind of anomaly it has. Nevertheless, previous works do not clearly indicate the technical methodology to set up the data gathered scenarios. As a main contribution, we are going to show a detailed deployment IoT traffic monitor ready for intelligent network traffic classification. Monitoring and sniffers are an essential concept in network management as it helps network operators to determine the network behavior and status of its components. Anomaly detection also depends on monitoring for decision-making. Thus, this paper will describe the creation of a portable network traffic monitor for IoT using Docker container and bridge networking with SDN.