Intrusion Detection and Prevention Systems
An Open Source Based Experimental Taxonomy Oriented to Industry 4.0
Abstract
Este trabajo presenta una propuesta de taxonomía experimental basada en código abierto para los Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System (IDS/IPS), orientada a la industria 4.0, debido a las necesidades actuales de seguridad de la información en hogares y empresas. Con la transformación digital, el crecimiento exponencial del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglasen inglés), las conexiones aInternet y el aumento de amenazas, aumentan los problemas de seguridad de los equipos, que pueden verse vulnerados por los ciberdelincuentes y ser utilizados como intermedio para atacar otros equipos de la red propia, de otras organizaciones o para formar su propio botnet con miras a ataques masivos controlados. Por ello, es necesario contar con IDS/IPS que contribuyan a mejorar su seguridad. En la taxonomía se describe la infraestructura tecnológica en hardware y software para disponer en un ambiente experimental y realizar pruebas en la implementación, administración, gestión e investigación de IDS/IPS de código abierto y comprender las reglas y las anomalías para la detección de intrusos, mediante la base de datos de firmas y la utilización algoritmos de aprendizaje automático.
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