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

Proyectos relacionados

ELIOTH

El objetivo del proyecto es desarrollar una plataforma electrónica IoT (internet de las cosas) que simplifique al...

NET4AGE

Net4Age es una acción COST que persigue establecer nuevos ecosistemas locales, regionales que promuevan que trabajen...
finalizado

AMICARE

El objetivo del proyecto es crear un sistema inteligente capaz de monitorizar la actividad de sus usuarios y evaluar su...
finalizado

Este sitio web utiliza cookies

Utilizamos cookies propias y de terceros para personalizar el contenido, analizar nuestros servicios, ofrecer funciones de redes sociales, analizar el tráfico y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias en base a un perfil elaborado a partir de sus hábitos de navegación.

Permitir todas las cookies Configurar Política de cookies

Cookies