Monitoreo de red inteligente usando IDS y dispositivos de edge computing

Abstract

El proyecto presenta el desarrollo de un sistema de detección de intrusos (IDS) eficiente y de bajo costo, enfocado en la ciberseguridad en entornos domésticos y pymes. El sistema utiliza herramientas de detección de intrusos como Snort, combinadas con dispositivos edge computing como Raspberry Pi, para monitorear el tráfico de red en tiempo real y reducir la latencia. Además, se integran algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones maliciosos y automatizar la creación de reglas de seguridad. El proyecto sigue una metodología iterativa y se divide en fases que incluyen planificación, análisis, diseño, implementación, pruebas y evaluación. Se realizan pruebas en entornos simulados para validar la precisión del sistema en la detección de amenazas. Una característica destacada es su panel interactivo, que permite la visualización en tiempo real del tráfico y las alertas de seguridad, busca mejorar la ciberseguridad en entornos de recursos limitados mediante soluciones escalables y rentables, aprovechando la computación de borde y el aprendizaje automático para optimizar la detección y prevención de amenazas.