NIDS basado en Aprendizaje Automático

Hoy en día, en plena era del Internet of Things (IoT), cuando la cantidad de dispositivos conectados en nuestros hogares no hace más que aumentar, la Ciberseguridad debe ser considerada como una de las disciplinas más importantes para nuestra sociedad. Esto es algo que las grandes empresas tienen muy claro, y ya cuentan con departamentos enteros dedicados a gestionar la seguridad en sus redes, dispositivos y productos. Además, existe una gran cantidad de soluciones especializadas (algunas de código abierto) como antivirus, firewalls, Sistemas de Detección y Prevención de Intrusiones, etc. Sin embargo, en un entorno doméstico, la Ciberseguridad sigue siendo una de las principales tareas pendientes. El objetivo de este proyecto es el de desarrollar una aplicación de código abierto, llamada VISION, capaz de detectar ataques en una red doméstica y dotar al usuario de las herramientas necesarias para mitigarlo inmediatamente. VISION es un Sistema de Detección de Intrusiones en Redes sencillo, modular y escalable que integra un modelo de detección de ataques que puede ser entrenado usando algoritmos de Machine Learning sobre datos de la propia red en la que vaya a ser desplegado. Cuenta con una interfaz de control que permite al usuario monitorizar la red y reaccionar ante cualquier ataque, bloqueando la fuente del mismo. En este documento se incluyen los resultados obtenidos al entrenar modelos de detección de ataques sobre diversos datasets y se profundiza en el diseño y el desarrollo de VISION, para presentar la primera versión de esta herramienta de código abierto