Electrónica y Domótica |

CyberFold – Manifold Domain Learning para Detección de Intrusión y Anomalías

Fecha de inicio: 16 Ene 2023 Fecha de finalización prevista: 31 Dic 2025
CyberFold desarrolla nuevas soluciones para la detección de ciberataques mediante técnicas de aprendizaje de manifolds y espacios latentes de baja dimensionalidad. El objetivo es identificar comportamientos anómalos en sistemas IoT, industriales y de red, mejorando la precisión y reduciendo falsos positivos. Se propone además la creación de nuevos algoritmos y su integración en entornos reales. Web del proyecto
Código de proyecto - 40524

Resultados a alcanzar:

1

Creación de un banco de trabajo para algoritmos de Manifold Domain Learning (MDL).


2

Aplicaciones prácticas en detección de anomalías en IoT, tráfico anómalo y ataques DoS.


3

Reducción de falsos positivos en sistemas IDS


4

Reducción de falsos positivos en sistemas IDS


5

Implementación de dashboards para monitorización y transferencia a industria


6

Publicaciones científicas de impacto


7

Pruebas del sistema en entornos reales


Socios del proyecto

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