Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/78945
Títol: Anomaly detection in smart city wireless sensor networks
Autoria: Garcia-Font, Victor  
Director: Garrigues, Carles  
Rifà-Pous, Helena  
Altres: Universitat Oberta de Catalunya. Escola de Doctorat
Resum: Aquesta tesi proposa una plataforma de detecció d'intrusions per a revelar atacs a les xarxes de sensors sense fils (WSN, per les sigles en anglès) de les ciutats intel·ligents (smart cities). La plataforma està dissenyada tenint en compte les necessitats dels administradors de la ciutat intel·ligent, els quals necessiten accés a una arquitectura centralitzada que pugui gestionar alarmes de seguretat en un sistema altament heterogeni i distribuït. En aquesta tesi s'identifiquen els diversos passos necessaris des de la recollida de dades fins a l'execució de les tècniques de detecció d'intrusions i s'avalua que el procés sigui escalable i capaç de gestionar dades típiques de ciutats intel·ligents. A més, es comparen diversos algorismes de detecció d'anomalies i s'observa que els mètodes de vectors de suport d'una mateixa classe (one-class support vector machines) resulten la tècnica multivariant més adequada per a descobrir atacs tenint en compte les necessitats d'aquest context. Finalment, es proposa un esquema per a ajudar els administradors a identificar els tipus d'atacs rebuts a partir de les alarmes disparades.
Paraules clau: seguretat de la informació
smart city
wireless sensor networks
sistemes de detecció d'intrusions
detecció d'anomalies
ciberseguretat
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Data de publicació: 8-feb-2017
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Tesis doctorals

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
manuscript_VictorGarciaFont.pdfGarcía_Font_dissertation4,19 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons Creative Commons