Herramienta de disección de tramas para protocolos IoT

• Narciandi-Rodríguez, Diego ^[1] ; Aveleira-Mata, Jose ^[1] ; Merayo Corcoba, Alicia ^[1] ; Rubiños, Manuel ^[2] ; Arcano-Bea, Paula ^[2] ; Alaiz-Moretón, Héctor ^[1]
  1. [1] Universidad de León

     Universidad de León

     León, España

     
  2. [2] Universidade da Coruña

     Universidade da Coruña

     A Coruña, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 45, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Frame Dissection Tool for IoT Protocols
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  • español

    Desde hace unos años la aparición y uso de dispositivos IoT (Internet de las Cosas), los cuales destacan por el uso de protocolos ligeros debido a su baja carga computacional, hace que surgan nuevos vectores de ataque en en los sistemas con dispositivos IoT. Es por ello que es necesario entrenar y desarrollar modelos de aprendizaje automático a partir de datos reales, que se implementen en sistemas de deteccion de intrusiones (IDS). Aquí es donde intervienen los datasets los cuales posibilitan esta actividad gracias al desarrollo efectivo de estos modelos. En este trabajo se presenta el desarrollo de un disector de tramas que facilita la generación datasets específicos para los diferentes protocolos IoT existentes que sean útiles para crear modelos de aprendizaje automático a partir de los mismos.

  • English

    In recent years, the emergence and use of IoT (Internet of Things) devices, which stand out for their use of light weight protocols due to their low computational load, has led to the emergence of new attack vectors in systems with IoT devices.This is why it is necessary to train and develop machine learning models from real data, which are implemented in intrusion detection systems (IDS). This is where datasets come in, which make this activity possible thanks to the effective developmentof these models. This paper presents the development of a frame dissector that facilitates the generation of specific datasets for the different existing IoT protocols that are useful to create machine learning models from them.