Resumen

Las redes inteligentes, tecnologías avanzadas de la información, se han convertido en los objetivos de intrusión preferidos debido a Internet de las cosas (IoT) que utiliza dispositivos sensores para recopilar datos de un entorno de red inteligente. Estos datos se envían a la nube, que es una enorme red de super servidores que proporciona diferentes servicios a diversas infraestructuras inteligentes, como hogares inteligentes y edificios inteligentes. Estos pueden proporcionar un amplio espacio para que los atacantes lancen ciberataques destructivos. La novedad de esta investigación propuesta es el desarrollo de un sistema de marco robusto para detectar intrusiones basado en el entorno de IoT. Se empleó un ataque al conjunto de datos IoTID20 para desarrollar el sistema propuesto; es un conjunto de datos recién generado a partir de la infraestructura de IoT. En este marco, se aplicaron tres algoritmos avanzados de aprendizaje profundo para clasificar la intrusión: una red neuronal convolucional (CNN), una memoria a corto plazo (LSTM) y un modelo híbr

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Redes inteligentes; Tecnología de la información avanzada; Internet de las cosas; Sistema de detección de intrusiones; Algoritmos de aprendizaje profundo; Ciberataques
• Keywords:Smart grids; Advanced information technology; Internet of things; Intrusion detection system; Deep learning algorithms; Cyberattacks