{"id":29505,"date":"2022-12-15T10:52:28","date_gmt":"2022-12-15T09:52:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mtp.es\/?p=29505"},"modified":"2022-12-15T10:52:28","modified_gmt":"2022-12-15T09:52:28","slug":"mtp-trabaja-en-pruebas-con-modelos-de-ml-y-dl-en-el-marco-del-proyecto-enta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mtp.global\/es\/blog\/archivo\/mtp-trabaja-en-pruebas-con-modelos-de-ml-y-dl-en-el-marco-del-proyecto-enta\/","title":{"rendered":"MTP trabaja en pruebas con modelos de ML y DL en el marco del proyecto ENTA"},"content":{"rendered":"

En el marco del proyecto ENTA<\/strong><\/a> (Encrypted Network Traffic Analysis for Cyber Security<\/em>)<\/strong>, MTP <\/strong>ha estado realizando pruebas <\/strong>con modelos de ML (Machine Learning<\/em>)<\/strong> y DL (Deep Learning<\/em>)<\/strong> que son capaces de extraer las relaciones existentes entre los datos, para diferenciar si un flujo de comunicaci\u00f3n est\u00e1 siendo empleado para realizar ataques desde dispositivos IoT<\/strong> (Internet of Things<\/em>)<\/strong> o no.<\/p>\n

El conjunto de datos usado para la realizaci\u00f3n de estas pruebas es un dataset<\/em> de clase binaria que indica, a partir de las distintas caracter\u00edsticas (su IP, su puerto, la cantidad de paquetes que transporta esa comunicaci\u00f3n, etc.), si se est\u00e1 siendo atacado o no.<\/p>\n

MTP<\/strong> se ha basado en las siguientes m\u00e9tricas para la comparaci\u00f3n de los distintos modelos probados:<\/p>\n

– Precisi\u00f3n:<\/strong> Proporci\u00f3n de casos positivos predichos que son verdaderamente positivos.<\/p>\n

– Recall:<\/strong> Proporci\u00f3n de positivos reales clasificados correctamente.<\/p>\n

– Accuracy:<\/strong> Proporci\u00f3n de resultados verdaderos entre el n\u00famero total de casos examinados.<\/p>\n

– F1-Score:<\/strong> m\u00e9trica que combina la precisi\u00f3n y el recall <\/em>de un modelo para poder comparar su rendimiento entre varias soluciones.<\/p>\n

Los principales resultados<\/strong> que nos dejan estas pruebas:<\/p>\n

– Tras haber realizado una primera prueba con diferentes algoritmos de ML, queda constatado que, mediante el uso de res\u00famenes de flujos, los algoritmos de ML son capaces de detectar si est\u00e1 ocurriendo un ataque<\/strong> o no dentro de una red de ordenadores.<\/p>\n

– De los algoritmos probados, los modelos derivados de los \u00e1rboles de decisi\u00f3n son los que mejores resultados han conseguido en el dataset <\/em> Cuando se mejora el dataset<\/em> para incluir m\u00e1s muestras de ataque, el algoritmo AdaBoost es el que mejor resultados obtiene tanto en el dataset<\/em> original como en el dataset<\/em> ampliado.<\/p>\n

Con las pruebas y experimentos realizados se ha comprobado satisfactoriamente que los modelos de ML<\/strong> son capaces de detectar si est\u00e1 ocurriendo o no un ataque en una red bajo comunicaciones cifradas.<\/p>\n

MTP continuar\u00e1 realizando experimentos y pruebas, el siguiente paso consistir\u00e1 en comprobar si existen algoritmos de DL que sean capaces de detectar ataques ocurriendo en las redes de comunicaciones. Adem\u00e1s, intentaremos con nuestros experimentos tratar de detectar los dispositivos IoT conectados a las redes de comunicaciones cifradas, ofreciendo as\u00ed una visibilidad total al tr\u00e1fico generado por todos los dispositivos conectados a las redes empresariales.<\/p>\n

El proyecto ENTA<\/strong><\/a> pertenece al programa ITEA3, el cl\u00faster de I+D+i del programa europeo Eureka, financiado por el CDTI y tiene una duraci\u00f3n de 3 a\u00f1os.<\/p>\n

Para conocer m\u00e1s sobre c\u00f3mo se ha desarrollado el proyecto ENTA y la participaci\u00f3n de MTP<\/strong> por favor, puedes visitar su p\u00e1gina web oficial<\/a><\/strong>.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

MTP is testing ML and DL models as part of the ENTA project<\/em><\/strong><\/h2>\n

As part of the ENTA (Encrypted Network Traffic Analysis for Cyber Security<\/em>) <\/strong>project, MTP has been performing tests with ML (Machine Learning<\/em>)<\/strong> and DL (Deep Learning<\/em>)<\/strong> models, which are able to extract existing relationships between data, to differentiate whether a communication flow is being used to perform attacks from IoT (Internet of Things<\/em>)<\/strong> devices or not.<\/p>\n

The dataset used to perform such tests is a binary class dataset that indicates, based on different characteristics (its IP, its port, the number of packets carried by that communication, etc.), whether it is being attacked or not.<\/p>\n

MTP has relied on the following metrics for the comparison of the different tested models:<\/p>\n

– Accuracy:<\/strong> Proportion of predicted positive cases that are true positives.<\/p>\n

– Recall:<\/strong> Proportion of true positives correctly classified.<\/p>\n

– Accuracy:<\/strong> Proportion of true results among the total number of cases examined.<\/p>\n

– F1-Score:<\/strong> Metric that combines the accuracy and recall of a model to compare its performance among several solutions.<\/p>\n

The main results of these tests:<\/p>\n

– After a first test with different ML algorithms, it was found that, by using flow summaries, ML algorithms are able to detect whether or not an attack is occurring within a computer network.<\/p>\n

– Among the tested algorithms, the models derived from decision trees have achieved the best results on the original dataset. When the dataset is enhanced to include more attack samples, the AdaBoost algorithm performs the best on both the original and the extended dataset.<\/p>\n

Tests and experiments have successfully proven that ML models<\/strong> are capable of detecting whether or not an attack is occurring in a network under encrypted communications.<\/p>\n

MTP<\/strong> will continue to conduct experiments and tests. The next step will be to test if there are DL algorithms capable of detecting attacks occurring in communication networks. In addition, our experiments will be focused on detecting IoT devices connected to encrypted communications networks, thus providing full visibility to the traffic generated by all devices connected to enterprise networks.<\/p>\n

Remember that the ENTA project<\/strong> belongs to the ITEA3 program, the R+D+i cluster of the European program Eureka, financed by the CDTI and with a duration of 3 years.<\/p>\n

To learn more about how the ENTA project has developed as well as about MTP’s participation please visit its official website<\/strong><\/a>.<\/p>\n

 <\/p>\n

Arturo Holgado \u00a0<\/strong>
\nConsultor Innovaci\u00f3n TIC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

MTP, a trav\u00e9s de su Departamento de Innovaci\u00f3n, trabaja en varios proyectos internacionales de I+D+i, con el objetivo de impulsar la investigaci\u00f3n y la consecuci\u00f3n de ventajas competitivas para los proyectos de los clientes derivadas de la utilizaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas. En este post, que por el inter\u00e9s y car\u00e1cter internacional del proyecto reproducimos tambi\u00e9n en ingl\u00e9s, nuestro compa\u00f1ero Arturo Holgado nos explica el uso de inteligencia artificial para pruebas dentro del proyecto ENTA.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":29503,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[204],"tags":[],"class_list":["post-29505","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-archivo"],"acf":[],"yoast_head":"\nMTP trabaja en el proyecto ENTA en pruebas con modelos de ML y DL<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En el marco del proyecto ENTA, MTP ha estado realizando pruebas con modelos de ML (Machine Learning) y DL (Deep Learning).\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, nofollow\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta 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