Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina

Ataques cibernéticos a sistemas industriales de infraestructura crítica son una realidad en la actualidad y sus consecuencias constituyen un riesgo a la continuidad de los negocios, la economía y el bienestar de la población. En este sentido, este trabajo presenta un análisis de implementaciones de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Insfrán, Aldo, López-Pires, Fabio, Barán, Benjamín, Martínez, Eustaquio
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2022
Materias:	Ciencias Informáticas sistemas de control industrial sistemas de detección de intrusiones Modbus aprendizaje de máquina ciberseguridad
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149402
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Ataques cibernéticos a sistemas industriales de infraestructura crítica son una realidad en la actualidad y sus consecuencias constituyen un riesgo a la continuidad de los negocios, la economía y el bienestar de la población. En este sentido, este trabajo presenta un análisis de implementaciones de sistemas de detección de intrusiones para sistemas industriales y una evaluación experimental de un conjunto de algoritmos, utilizados en dicho tipo de sistemas, aplicando un conjunto de datos obtenido de un sistema industrial de infraestructura crítica. Dicho análisis da énfasis a cuestiones como, algoritmos y conjuntos de datos de evaluación utilizados, parámetros de entrenamiento, ataques ensayados y métricas de evaluación. La evaluación experimental se lleva a cabo sobre un conjunto nueve algoritmos de aprendizaje de máquina utilizando un conjunto de datos con siete tipos de ataques cibernéticos a la red de un sistema industrial del tipo gasoducto en el que se utiliza el protocolo de comunicaciones modbus para la supervisión y el control. Los resultados experimentales mostraron que los algoritmos basados en árboles de decisión arrojan los mejores resultados de clasificación para la métrica de F1-Score.
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