Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

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Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2022-23

Diseño e implementación de un IDS inteligente para la detección de ciber amenazas en entornos Industrial Internet of Things, usando modelos colaborativos de machine learn


Tecnologías Específicas

Computación
Ingeniería de Computadores
 


Descripcion y Objetivos

Debido al incremento del uso de las redes móviles, con la progresiva estandarización de las redes 5G y la importancia que está tomando el Industrial Internet of Things (IIoT) o industria 5.0, provoca que la utilización del Cloud Computing se esté volviendo cada más ubicuo en la sociedad. Haciendo que el número de conexiones se esté incrementando al igual que el tiempo de conexión a este tipo de servicios. Por esto, se hace necesario introducir una capa intermedia entre el usuario y el proveedor de servicios cloud, que permitirá mejorar los tiempos de transferencia y reducir la latencia en las descargas y los accesos a la información almacenada en estos proveedores. En este contexto se define el Multi-Access Edge Computing (MEC).

Estando estos entornos cada vez más presentes en las empresas, son el blanco perfecto para los piratas informáticos, los cuales pueden desestabilizar compañías e infraestructuras críticas de países. Por ello, se plantea el desarrollo de Intrusion Detection Systems (IDS) inteligentes usando técnicas de inteligencia artificial. Aprovechando la infraestructura que proporciona MEC al entorno IIoT, es inmediata la posible integración de las técnicas colaborativas como Federated Learning o Adversarial Networks para implementar dicha herramienta.

Por todo esto en este TFG se busca abordar los siguientes puntos:

  1. Estudio de los fundamentos del funcionamiento y aplicación de los entornos MEC e IIoT
  2. Estudio de los principales ataques informáticos a este tipo de infraestrucutras
  3. Estudio del funcionamiento de la técnica colaborativas de Machine Learning
  4. Diseño de una arquitectura para la implementación del IDS basado en Federated Learning y/o Adversarial Networks
  5. Análisis del funcionamiento de la propuesta.
  6. Escritura de la memoria
 


Metodología y Competencias

La metodología que se usará para el desarrollo de este TFG se encuentra en el marco Agile, usando como base el framework Scrum adaptándolo en función de las necesidades del proyecto.

COMPETENCIAS

Para la intensificación de Ingeniería de Computadores se trabajarán las siguientes competencias específicas:

  • [IC6] Capacidad para comprender, aplicar y gestionar la garantía y seguridad de los sistemas informáticos.
  • [IC4] Capacidad de diseñar e implementar software de sistema y de comunicaciones.

Y para la de computación, Se trabajarán las siguientes competencias específicas:

  • [CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
  • [CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 

 


Medios a utilizar

  • PC
  • Uso de herramientas de virtualización (VirtualBox, VMWare, librerías de Python) 
  • Bibliografía de referencia
  • todo el material será dispuesto por los tutores
 


Bibliografía

  • Tarik Taleb, Konstantinos Samdanis, Badr Mada, Hannu Flinck, Sunny Dutta and Dario Sabella. On Multi-Access Edge Computing: A Survey of the Emerging 5G Network Edge Cloud Architecture and Orchestration. 2017
  • Nasir Abbas, Yan Zhang, Amir Taherkordi, and Tor Skeie. Mobile Edge Computing: A Survey. 2018
  • Scrum Guide. Noviembre 2020. scrum.org
  • Yang, Qiang, et al. "Federated learning." Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning 13.3 (2019): 1-207.
 


Tutor


MARTINEZ MARTINEZ, JOSE LUIS
 

Alumno



 

 

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Curso: 2022-23
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