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
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