Aportes en ciberseguridad a través de la Inteligencia Artificial en la detección de patrones compatibles con ciberataques en redes de Internet de las Cosas

Abstract

La tendencia global a estar conectados constantemente conlleva un cambio radical en la manera como vivimos, trabajamos y nos desenvolvemos a diario. A los dispositivos que utilizamos usualmente y que se encuentran de alguna manera conectados a Internet se lo conoce como Internet de las Cosas, así mismo, recientemente potenciada con la incorporación de las redes 5G, ofrece una plataforma potencial poderosa desde donde lanzar ciberataques, ya que provee un vector de ataque a gran escala para diferentes amenazas tales como phishing, denegación de servicios distribuida, troyanos, etc. A estas amenazas no se escapan las redes de infraestructuras críticas, donde la incorporación de dispositivos de última generación implícitamente incluye la conectividad a Internet. Las investigaciones relacionadas con la detección de estas amenazas han sido un área de gran desarrollo en los últimos años en el ámbito de la ciberseguridad, proveyendo técnicas para su detección y mitigación. Sabiendo la problemática que hay, entonces el objetivo de este trabajo es tratar de dar visibilidad y estudiar, a través de un enfoque teórico metodológico la importancia de la utilización de técnicas basadas en Inteligencia Artificial para la detección de ciberataques en redes de IoT junto con un análisis de un caso de estudio mediante el uso de un set de pruebas con Kitsune un NIDS una herramienta en línea que puede aprender a detectar ataques en la red local, sin supervisión y de manera eficiente. Finalmente se presentan las conclusiones y trabajos futuros.