Autor: Omair Faraj
Programa: Doctorado en Tecnologías de la Información y Redes
Idioma: Inglés
Dirección: David Megias, Joaquin Garcia-Alfaro
Departamento / Instituto: Escuela de Doctorado UOC
Materias: Informática
Palabras clave: Colaboración social electrónica, Acuerdos de colaboración, Administración tributaria, Aplicación de los tributos, Presentación electrónica de documentos tributarios
Área de conocimiento: Tecnologías de la Información y Redes
Resumen:
Esta tesis explora la integración de técnicas de seguridad avanzadas en los Sistemas de Detección de Intrusos (IDS) para redes IoT, que enfrentan crecientes amenazas cibernéticas debido a su naturaleza interconectada y recursos limitados. Los métodos tradicionales de IDS, como la detección basada en firmas, solo identifican ataques conocidos, mientras que la detección de anomalías puede descubrir ataques desconocidos, pero a menudo genera altos índices de falsas alarmas. Para abordar estos desafíos, proponemos un enfoque robusto y ligero para la integridad de los datos y la procedencia en redes IoT. Esto incluye una técnica de cero-marcado para asegurar la información de procedencia y un modelo IDS de dos capas que combina clasificación basada en aprendizaje automático (ML) con cero-marcado para mejorar la precisión de detección. Revisamos sistemáticamente tanto los IDS basados en ML como las técnicas de seguridad de procedencia de datos, identificando desafíos y cuestiones abiertas. Además, validamos nuestro enfoque mediante análisis de seguridad, simulaciones numéricas y experimentos, demostrando su eficiencia computacional y eficacia en la mejora de IDS para redes IoT.