Detección de Ataques mediante técnicas Side-channel y de Inteligencia Artificial en entornos IoT (DASIA-IoT).
Felipe Alejandro Lemus y Alejandro Domínguez.
La eclosión de la tecnología Internet de las cosas ha derivado en el desarrollo de múltiples aplicaciones en muchos y diversos campos. Las posibilidades brindadas por esta tecnología, en combinación con las tecnologías de comunicación inalámbricas modernas, permiten obtener datos de diversos dispositivos en tiempo real y habilitan una toma de decisiones mejor informada. En el ámbito de la salud, estos dispositivos proporcionan una información valiosa que se traduce en un mejor tratamiento de pacientes y en una utilización más eficiente de los recursos sanitarios. A su vez, estos datos son especialmente sensibles y, si bien la tecnología IoT ha experimentado un gran avance, la securización de la misma no lo ha hecho en consonancia. El objetivo del presente proyecto es el fortalecimiento de los sistemas IoT especialmente sensibles mediante el análisis y estudio de técnicas de securización ya existentes y la aplicación de técnicas denominadas side-channel combinadas con técnicas de machine learning para implementar un sistema de detección de intrusiones específicas para dispositivos IoT.