Diseño e implementación de un sistema de detección de intrusiones para redes Wifi usando herramientas de big data y machine learning
- Authors
- Naula López, Edgar Rodrigo
- Format
- BachelorThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
Las redes inalámbricas Wifi hoy en día son las redes que más abundan debido a los beneficios que estas presentan, como son el de movilidad. Sin embargo, a pesar de que el estándar que define su funcionamiento, el estándar 802.11, se desarrolló hace muchos años, este todavía cuenta con falencias y vulnerabilidades que no han sido corregidas hasta el día de hoy. Hoy en día existen diferentes ataques a redes inalámbricas Wifi que comprometen uno de los aspectos claves que toda red debe poseer: disponibilidad. Ataques de denegación de servicio comprometen y entorpecen la comunicación entre los dispositivos que pertenecen a la red inalámbrica Wifi. Además de estos ataques de denegación de servicio, existen otros tipos de ataques que intentan apropiarse de los datos sensibles de los mismos, usando técnicas y métodos que engañan a los usuarios y hacen que estos se conecten a redes falsas creadas por atacantes. El presente proyecto tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema de detección de intrusiones para detectar ataques a redes inalámbricas Wifi. Para la implementación del sistema se utilizó herramientas de Big Data como son: Apache Spark, Kafka y Elasticsearch. El sistema usa el modelo de machine learning, Random Forest, para clasificar todo el tráfico de la red y diferenciar tramas normales de las tramas maliciosas creadas por un atacante. Los resultados se analizan y visualizan en un Dashboard creado en Kibana.
- Publication Year
- 2021
- Language
- spa
- Topic
- REDES DE COMPUTADORAS
MACHINE LEARNING
REDES INALÁMBRICAS
INTERNET DE LAS COSAS
- Repository
- Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas
- Get full text
- http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/25221
- Rights
- openAccess
- License