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Título: Evaluación del riesgo de una red de IoT (Internet de las Cosas) en una casa inteligente utilizando redes bayesianas.
Autor: Heredia Díaz, Diego Fernando
Palabras clave: REDES BAYESIANAS
MODELOS ESTADÍSTICOS
Fecha de publicación: 28-mar-2022
Editorial: Quito, 2022
Citación: Heredia Díaz, D. F. (2022). Evaluación del riesgo de una red de IoT (Internet de las Cosas) en una casa inteligente utilizando redes bayesianas. 97 hojas. Quito : EPN.
Resumen: In the present work, a risk assessment model of an Internet of Things (IoT) network is implemented in a smart home using a Bayesian network. The directed acyclic graph of the Bayesian network is obtained from an attack graph that details the structure of the IoT network and the paths through which different attacks can occur. The parameters of the Bayesian network are estimated with the maximum likelihood method applied to a data set obtained from the simulation of network attacks, in five different scenarios. The risk assessment focuses on the analysis of DoS attacks, MitM attacks and both simultaneously to the devices that allow the automation of the smart home and that are generally the ones that individually have lower levels of security. For this, inferences in the Bayesian network and the impact of the attacks using the simulated data are considered.
Descripción: En el presente trabajo se implementa un modelo de evaluación del riesgo de una red del Internet de las Cosas (IoT) en una casa inteligente utilizando una red bayesiana. El grafo dirigido acíclico de la red bayesiana se obtiene a partir de un grafo de ataque que detalla la estructura de la red de IoT y los caminos por los que pueden ocurrir distintos ataques. Los parámetros de la red bayesiana se estiman con el método de máxima verosimilitud aplicado a un conjunto de datos obtenido a partir de la simulación de ataques a la red, en cinco diferentes escenarios. La evaluación del riesgo se enfoca en el análisis de los ataques de DoS, ataques de MitM y ambos simultáneamente a los dispositivos que permiten la automatización de la casa inteligente y que por lo general son los que individualmente tienen menores niveles de seguridad. Para esto se consideran inferencias en la red bayesiana y el impacto de los ataques utilizando los datos simulados.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22292
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Matemáticas (MAT)

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