Resumen

Los servicios de atención a las personas, como una de las aplicaciones clásicas del Internet de las cosas, permiten que varios tipos de cosas se conecten entre sí a través de redes inalámbricas de sensores (WSN). Debido a la falta de dispositivos físicos de defensa, los datos intercambiados a través de las WSN, como la información personal, están expuestos a ataques maliciosos. Por lo tanto, la detección de intrusiones es una necesidad urgente para defenderse activamente de estos ataques. La detección de intrusiones, como procedimiento de minería de datos, no puede controlar el tamaño de los conjuntos de reglas ni distinguir la similitud entre los comportamientos de red normales y los de intrusión. Por lo tanto, en este trabajo se introduce un mecanismo evolutivo para extraer las reglas para la detección de intrusiones. Para extraer reglas diversificadas y controlar la cantidad de conjuntos de reglas, las reglas extraídas se examinan en función de la distancia entre las reglas del conjunto de reglas de la misma clase y las reglas del conjunto de reglas de clases diferentes. De este modo, se alivia el problema de que la cantidad de reglas se amplíe inesperadamente con la programación de redes genéticas en evolución. Los resultados muestran que el método propuesto proporciona una solución eficaz para evolucionar las reglas de asociación de clases y mejora el rendimiento de la detección de intrusos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:reglas, detección de intrusos, conjunto de reglas, servicios de atención humana, conjunto de datos de referencia sobre intrusos, procedimiento de extracción de datos, programación genética de redes, rendimiento de la detección de intrusos, comportamientos de redes de intrusos, dispositivos físicos de defensa
• Keywords:rules, intrusion detection, rule set, human care services, benchmark intrusion dataset, data mining procedure, genetic network programming, intrusion detection performance, intrusion network behaviors, physical defense devices