Evaluación de modelos de machine learning para detectar amenazas en redes IOT con énfasis en modelos de seguridad relevantes
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| Publicado: |
2024
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| spelling | Evaluación de modelos de machine learning para detectar amenazas en redes IOT con énfasis en modelos de seguridad relevantesCruz Bohórquez Carlos FernandoTomala Lindao Nicolle BrigitteMachine LearningRedes IoTRandom ForestDatasetPDFEl presente proyecto investigativo se centra en la evaluación exhaustiva de modelos de Machine Learning, comparando detalladamente su rendimiento y características, para identificar el modelo que ofrece mayor precisión para su implementación como medida de seguridad en redes IoT. Para ello, se utilizó una metodología bibliográfica, evaluativa y comparativa para cubrir los factores necesarios para lograr este estudio. Se seleccionaron los modelos de Machine Learning: Redes Neuronales, Random Forest, SVM y AdaBoost, los cuales fueron entrenados y evaluados con el dataset UNSW_NB15 utilizando Python. Mediante técnicas de validación cruzada, análisis de matriz de confusión y métricas de rendimiento, se identificó a Random Forest como el modelo con el mejor rendimiento. Estos hallazgos permiten proponer recomendaciones para futuras investigaciones en el campo de la ciberseguridad en redes IoT.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Tecnologías de la InformaciónPeña Guano Sergio Israel2024-10-24T20:57:05Z2024-10-24T20:57:05Z2024info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/76035spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2024-10-25T03:03:18Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/76035Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-02-28T06:29:10.632666Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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