Seguridad para redes IoT usando Machine Learning - Análisis y comparación de distintos algoritmos de Machine Learning para la detección de intrusión en redes IoT

Aug 2, 2026

El trabajo de integración curricular desarrolla una propuesta de seguridad para redes IoT basada en técnicas de Machine Learning orientadas a la detección de intrusiones. Se establecen objetivos general y específicos, se define el alcance y se describe la metodología aplicada, incluyendo fundamentos de Internet de las Cosas, preprocesamiento, preparación y estructuración de datos, así como el uso de conjuntos de datos. La investigación analiza y compara algoritmos de clasificación y emplea métricas de desempeño para evaluar resultados, permitiendo identificar el modelo con mayor capacidad de discriminación entre actividades legítimas y maliciosas.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas64

Tiempo de lectura1 h 39 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Abstract

Introducción

Objetivo general

Objetivos específicos

Alcance

Descripcion metodologica aplicada en el proyecto

Marco teórico

Análisis de requerimientos

Metodología

Análisis de datos

Análisis de datos utilizando algoritmos de Machine Learning

Análisis comparativo entre los modelos de Machine Learning

Resultados, conclusiones y recomendaciones

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÍCA YELECTRÓNICA SEGURIDAD PARA REDES IOT USANDO MACHINE LEARNING ANÁLISIS Y COMPARACIÓN DE DISTINTOS ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA LA DETECCIÓN DE INTRUSIÓN EN REDES IOT TRABAJO DE INTEGRACIÓN CURRICULAR PRESENTADO COMOREQUISITO PARA LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN JOSE JEFFERSON CUEVA PRIETO [jose.cueva01@epn.edu.ec](jose.cueva01@epn.edu.ec) DIRECTOR: DR. TARQUINO SÁNCHEZ [tarquino.sanchez@epn.edu.ec](tarquino.sanchez@epn.edu.ec) DMQ, SEPTIEMBRE 2023 CERTIFICACIONES Yo, JOSE JEFFERSON CUEVA PRIETO declaro que el trabajo de integración curricular aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún gradoo calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que seincluyen en este documento. JOSE JEFFERSON CUEVA PRIETO Certifico que el presente trabajo de integración curricular fue desarrollado por JOSE JEFFERSON CUEVA PRIETO, bajo mi supervisión. DR. TARQUINO FABÍAN SÁNCHEZ ALMEIDA DECLARACIÓN DE AUTORÍA A través de la presente declaración, afirmamos que el trabajo de integración curricular aquí descrito, así como el (los) producto(s) resultante(s) del mismo, son públicos y estarán adisposición de la comunidad a través del repositorio institucional de la Escuela Politécnica Nacional; sin embargo, la titularidad de los derechos patrimoniales nos corresponde a los autores que hemos contribuido en el desarrollo del presente trabajo; observando para elefecto las disposiciones establecidas por el órgano competente en propiedad intelectual, la normativa interna y demás normas. JOSE JEFFERSON CUEVA PRIETO DR. TARQUINO FABÍAN SÁNCHEZ ALMEIDA DEDICATORIA Dedico este Trabajo de Integración Curricular especialmente a mi madre Rosa Prieto , a mi padre José Cueva, a mi hermano Cristian Carrión y querida esposa Diana Diaz, quienesme dieron los ánimos y han estado conmigo en los momentos tristes y alegres de mi vida. AGRADECIMIENTO Agradezco a Dios, mis padres y hermano, quienes me brindan siempre su apoyo, tanto moral como económico, ayudándome a cumplir mis objetivos. También agradezco al Dr. Tarquino Sánchez por sus conocimientos y persistencia en ayudarme a cumplir con elobjetivo de este presente proyecto. Agradezco a la Ing. Ana Rodríguez por sus enseñanzas y su material de apoyo académico, que me ayudaron a entender el contenido desarrollado. ÍNDICE DE CONTENIDO CERT IFICACIONES................................................................................................ I DECLARACIÓN DE AUTORÍA...............................................................................II DEDICATORIA.......................................................................................................III AGRADECIMIENTO ............................................................................................. IV ÍNDICE DE CONTENIDO....................................................................................... V RESUMEN ........................................................................................................... VII ABSTRACT ........................................................................................................ VIII 1 INTRODUCCIÓN 1.1 Objetivo general ............................................................................................ 4 1.2 Objetivos específicos .................................................................................... 4 1.3 Alcance.......................................................................................................... 5 1.4 Descripcion metodologica aplicada en el proyecto ..................................... 6 1.5 Marco teorico ................................................................................................ 7 1.5.1 Internet de las cosas ..........................................................................

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo general del proyecto?

El documento plantea un objetivo general para desarrollar una propuesta de seguridad para redes IoT usando técnicas de Machine Learning para la detección de intrusión. Además define objetivos específicos para guiar el trabajo de investigación y validación.

Qué metodología y etapas se emplean para trabajar con los datos?

Se describen etapas como el análisis de datos, el origen del conjunto, el preprocesamiento, el balanceo, y la estructuración de los datos para entrenamiento y prueba. También se aborda la preparación necesaria para aplicar algoritmos de clasificación.

Cómo se comparan los modelos y cómo se evalúan los resultados?

El proyecto realiza un análisis comparativo entre modelos de Machine Learning, utilizando métricas de desempeño para medir su comportamiento. Con ello se evalúan los resultados obtenidos para la detección de intrusiones en redes IoT.

Aug 2, 2026

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