Sistemas de detección y prevención de intrusos

Abstract

Este trabajo presenta una propuesta de taxonomía experimental basada en código abierto para los Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System (IDS/IPS), orientada a la industria 4.0, debido a las necesidades actuales de seguridad de la información en hogares y empresas. Con la transformación digital, el crecimiento exponencial del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglasen inglés), las conexiones aInternet y el aumento de amenazas, aumentan los problemas de seguridad de los equipos, que pueden verse vulnerados por los ciberdelincuentes y ser utilizados como intermedio para atacar otros equipos de la red propia, de otras organizaciones o para formar su propio botnet con miras a ataques masivos controlados. Por ello, es necesario contar con IDS/IPS que contribuyan a mejorar su seguridad. En la taxonomía se describe la infraestructura tecnológica en hardware y software para disponer en un ambiente experimental y realizar pruebas en la implementación, administración, gestión e investigación de IDS/IPS de código abierto y comprender las reglas y las anomalías para la detección de intrusos, mediante la base de datos de firmas y la utilización algoritmos de aprendizaje automático.

Keywords

• IDS
• IPS
• Open Source
• IoT
• Machine Learning