Sistema de detección de intrusiones bluetooth para terminales móviles
Notice bibliographique
Résumé
La evolución de estas tecnologías está provocando un aumento significativo en el número de dispositivos por usuario y en la aparición de nuevos modelos con funcionalidades avanzadas.Estos avances están repercutiendo en la aparición de nuevos vectores de ataque que hacen vulnerables, diariamente, a un mayor número de usuarios.Recientes estudios han comprobado que un 45% de la población encuestada desconoce los riesgos de seguridad asociados a su dispositivo móvil.Además, un 50% de los encuestados aseguran haber sido víctimas de algún tipo de malware y, únicamente, un 20% tiene instalado un sistema de antivirus en su terminal.Estos resultados indican la precariedad de la seguridad móvil, tanto a nivel de aplicaciones comerciales como a nivel de concienciación de la sociedad.Por este motivo, la implementación de sistemas de seguridad, como el trabajo de investigación propuesto, tienen como principal objetivo concienciar a la sociedad de los riesgos de seguridad asociados a los terminales móviles, y plantear diferentes alternativas para contrarrestar estos riesgos.El presente trabajo plantea el estudio de un sistema de detección de intrusiones Bluetooth para dispositivos móviles, sobre la plataforma de desarrollo Windows Mobile, que permita garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información personal del usuario.De esta manera, la implementación de este tipo de herramientas de seguridad proporcionará nuevos, y más seguros, niveles de confianza.Actualmente, las aplicaciones de seguridad móvil están centradas en la implementación de sistemas de antivirus.Sin embargo, estas aplicaciones dejan vulnerable al dispositivo móvil ante ataques de suplantación (spoofing) o denegación de servicio (denial of service).Por este motivo, unos de los principales objetivos del sistema propuesto consiste en la implementación de un sistema basado en firmas o basado en anomalías, mediante modelos matemáticos, que reduzcan los riesgos derivados de estos tipos de ataques.Además, el trabajo propuesto permite la implementación de varios modos de funcionamiento, un modo estándar, un modo adaptativo y un modo basado en políticas.El modo estándar está basado en el funcionamiento de la mayoría de los sistemas de detección de intrusiones actuales, con la optimización del protocolo de comunicaciones Bluetooth.El modo adaptativo se comporta de igual manera que el modo estándar, salvo que optimiza el rendimiento en función de los perfiles detectados por el sistema periódicamente.Por último, el modo basado en políticas se comporta siguiendo un esquema en el que los eventos que se reciben en la interfaz Bluetooth son admitidos o denegados según un conjunto de políticas de negocio.Palabras Clave: seguridad informática, comunicaciones móviles, sistema de detección de intrusiones, Bluetooth, virología móvil. AGRADECIMIENTOSEn primer lugar, quiero agradecer a mi tutor Jorge E. López de Vergara su incondicional ayuda, y su espíritu trabajador, durante la realización del trabajo final de Master.Gracias a sus correcciones y aportaciones técnicas, sus valoraciones objetivas, y sus consejos, ha hecho posible la finalización de este trabajo de investigación.Agradezco el esfuerzo depositado en mí por la Universidad Autónoma de Madrid, y especialmente en la beca de investigación que me ha sido concedida durante el período de realización de este trabajo, ya que sin esta ayuda no hubiera podido asistir a congresos internacionales que completaran mi formación.De igual manera, quiero agradecer la amabilidad de todos los miembros del grupo de investigación de redes y computación de alto rendimiento (HPCN) de
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».