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

Autores
Insfrán, Aldo; López-Pires, Fabio; Barán, Benjamín; Martínez, Eustaquio
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
XXIII Workshop agentes y sistemas inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
sistemas de control industrial
sistemas de detección de intrusiones
Modbus
aprendizaje de máquina
ciberseguridad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/149402
Acceder
id SEDICI_8aaba00cef26792ac06738c0a3fec9e7
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/149402
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquinaInsfrán, AldoLópez-Pires, FabioBarán, BenjamínMartínez, EustaquioCiencias Informáticassistemas de control industrialsistemas de detección de intrusionesModbusaprendizaje de máquinaciberseguridadAtaques 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.XXIII Workshop agentes y sistemas inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática2022-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf36-49http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149402spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-1364-31-2info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/149102info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:30:10Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/149402Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:30:11.081SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
title Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
spellingShingle Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
Insfrán, Aldo
Ciencias Informáticas
sistemas de control industrial
sistemas de detección de intrusiones
Modbus
aprendizaje de máquina
ciberseguridad
title_short Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
title_full Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
title_fullStr Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
title_full_unstemmed Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
title_sort Detección de intrusiones en redes industriales : Evaluación experimental de algoritmos de aprendizaje de máquina
dc.creator.none.fl_str_mv Insfrán, Aldo
López-Pires, Fabio
Barán, Benjamín
Martínez, Eustaquio
author Insfrán, Aldo
author_facet Insfrán, Aldo
López-Pires, Fabio
Barán, Benjamín
Martínez, Eustaquio
author_role author
author2 López-Pires, Fabio
Barán, Benjamín
Martínez, Eustaquio
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
sistemas de control industrial
sistemas de detección de intrusiones
Modbus
aprendizaje de máquina
ciberseguridad
topic Ciencias Informáticas
sistemas de control industrial
sistemas de detección de intrusiones
Modbus
aprendizaje de máquina
ciberseguridad
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
XXIII Workshop agentes y sistemas inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática
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.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149402
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149402
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-1364-31-2
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/149102
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
36-49
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064340576239616
score 13.22299

Publicaciones similares