El internet de las cosas, en ingles Internet of Things -IoT es un concepto utilizado en los últimos años para hacer referencia a la conexión de objetos, personas, que puedan interactuar entre sí; a través de la red de internet. Sin embargo, la construcción de viviendas y edificaciones residenciales es un sector que ha evolucionado a través del tiempo debido a los avances tecnológicos; permitiendo la masificación de dispositivos electrónicos utilizados para la automatización de viviendas y edificaciones residenciales. Por consiguiente, en Colombia, se ha generado un segmento de mercado en la comercialización de dispositivos inteligentes para el hogar, que al momento de la instalación; no se contempla una guía para una correcta instalación. Lo anterior, se refleja en la ejecución de reformas de obra civil, la modificación de los diferentes sistemas que hacen parte de una vivienda, ocasionando sobre costos en el proceso de construcción. Por tal razón el siguiente trabajo propone una guía, bajo el concepto del internet de las cosas, que evidencie los procesos de implementación de dispositivos electrónicos. Para la validación de la guía, se desarrolló un prototipo que evidencia los procesos de implementación de un sistema de IoT.Para la ejecución del presente trabajo, se diseñó una metodología la cual está distribuida en 5 fases, que permitió el desarrollo del presente trabajo.
Cybersecurity is an arms race, with both the security and the adversaries attempting to outsmart one another, coming up with new attacks, new ways to defend against those attacks, and again with new ways to circumvent those defences. This situation creates a constant need for novel, realistic cybersecurity datasets. This paper introduces the effects of using machine-learning-based intrusion detection methods in network traffic coming from a real-life architecture. The main contribution of this work is a dataset coming from a real-world, academic network. Real-life traffic was collected and, after performing a series of attacks, a dataset was assembled. The dataset contains 44 network features and an unbalanced distribution of classes. In this work, the capability of the dataset for formulating machine-learning-based models was experimentally evaluated. To investigate the stability of the obtained models, cross-validation was performed, and an array of detection metrics were reported. The gathered dataset is part of an effort to bring security against novel cyberthreats and was completed in the SIMARGL project.
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