@online{madinci,

title = {Modelado de Ataques y Detección de Incidentes de Ciberseguridad (MADINCI)},

url = {/neus-cslab/madinci},

year  = {2022},

date = {2022-01-01},

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issuetitle = {Proyectos I+D+i del Programa Operativo FEDER 2020},

number = {A-TIC-224-UGR20},

pages = {6},

institution = {Univ. Granada y Univ. Sevilla},

organization = {Universidad de Granada - Junta de Andalucía},

series = {01/01/2022 a 30/06/2023},

note = {20000 €},

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@online{coincyde,

title = {Detección de ciberataques en “industria conectada” e IoT mediante integración y correlación de alertas multifuente (COINCYDE)},

author = { Jesús E. Díaz Verdejo and Juan Carlos Cubero Talavera and Francisco Cortijo Bon and Antonio Estepa Alonso and Rafael Estepa Alonso and Germán Madinabeitia Luque and Olga Pons Capote and

 Amparo Vila Miranda



},

url = {/neus-cslab/proyectos-idi/coincyde},

year  = {2021},

date = {2021-09-01},

urldate = {2021-09-01},

booktitle = {Detección de ciberataques en “industria conectada” e IoT mediante integración y correlación de alertas multifuente (COINCYDE)},

issuetitle = {MICIN/AEI/10.13039/50110 0 011033},

number = {PID2020-115199RB-I00 },

pages = {8},

institution = {Universidad de Granada / Universidad de Sevilla},

organization = {Ministerio de Ciencia e Innovación },

series = {01/09/2021 a 31/08/2024},

abstract = {Los sistemas de monitorización de la seguridad en red (NSM) se encuentran hoy en día entre los componentes más relevantes para la detección y respuesta a los ciberataques. Sin embargo, sus capacidades de detección se limitan en su mayoría a ataques conocidos y tienden a generar una gran cantidad de alertas, muchas de las cuales son falsos positivos. Así, los operadores de ciberseguridad (CSO) deben supervisar una gran cantidad de alertas para determinar la ocurrencia real de incidentes, mientras que algunos de ellos permanecen sin ser detectados. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar nuevas técnicas para mejorar las capacidades de detección mediante la adición de nuevos métodos basados en anomalías combinados con la correlación y priorización de alertas incorporando información contextual de la red. Esto mejorará la calidad de las alertas y reducirá la tasa de falsos positivos.



En esta propuesta se plantea el desarrollo de un NSM específico para plantas industriales con elementos del Internet of Things (IoT) y, más concretamente en uno de sus usos verticales: las SmartCity. Las instalaciones que pueden beneficiarse de la solución objeto de este proyecto son aquellas que permiten el control y monitorización de parques de dispositivos inteligentes (IoT, SmartCity), desde una aplicación o servicio web que se utiliza como interfaz de usuario para la gestión de servicios inteligentes. La elección del escenario tiene

una triple motivación. Primero, por la gran relevancia y expansión de este tipo de redes en la actualidad. Segundo, el escenario plantea una serie dificultades y requisitos específicos que no han sido convenientemente abordados en los SIEM actuales. Y tercero, la selección del escenario permite acotar el contexto, lo que posibilita un abordaje adecuado de la incorporación de información contextual.



El sistema a desarrollar incorporará múltiples detectores, incluyendo los usados habitualmente, considerando nuevos detectores específicos para el escenario que están orientados a las diversas amenazas existentes. Así, se desarrollarán detectores basados en anomalías a nivel del tráfico observado (flujos), a nivel de aplicación (sensorización) y a nivel de los servicios web usados para la operación remota. Adicionalmente, se hará uso de técnicas de inteligencia artificial para la correlación y priorización de las alertas incorporando información relativa al estado e historia previa de la red. Esto permitirá identificar falsos positivos, reducir el número de alertas finalmente enviadas al CSO y mejorar la información en las mismas.



Un elemento relevante y novedoso es el uso de una matriz de tráfico generada a partir de flujos en diferentes escalas de tiempo. Esta matriz contiene información sobre las conexiones de red que pueden explotarse para múltiples usos. Así, se pueden establecer algunos indicadores de compromiso para identificar ataques. También se puede utilizar para aplicar varios tipos de análisis de minería de datos, como la búsqueda de patrones comunes entre flujos, realizar perfiles de tráfico de servicios, evaluar la importancia y encontrar relaciones entre activos. La información extraída de esta matriz se utilizará como información contextual en la correlación y priorización de alertas.



Finalmente, la arquitectura propuesta incluye realimentación a partir de las acciones del CSO, lo que permite evaluar la calidad de detección y priorización y ajustar el rendimiento del sistema.},

note = {47795 €},

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@online{cei2,

title = {Sistema para la detección temprana de ciberataques en industria conectada e IoT mediante detección de anomalías multiplanta},

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year  = {2021},

date = {2021-01-01},

urldate = {2021-01-01},

issuetitle = {Proyectos singulares de actuaciones de transferencia en los CEI en las áreas RIS3 (CEI20)},

number = {PYC20-RE-087-USE},

pages = {5},

institution = {Universidad de Sevilla, Wellness TechGroup como agente agregado},

organization = {Universidad de Sevilla - Junta de Andalucía},

series = {01/01/2021 a 31/12/2022},

note = {68550 €},

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}

@online{cei1,

title = {Detección Inteligente de Incidentes de Ciberseguridad en redes IoT en base a n-gramáticas adaptativas},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

urldate = {2020-01-01},

issuetitle = {Proyectos singulares de actuaciones de transferencia en los CEI en las áreas RIS3},

number = {2020/00000172},

institution = {Universidad de Sevilla, Wellness TechGroup como agente agregado},

organization = {US - Junta de Andalucía},

series = {01/03/2020	a 30/09/2021},

note = {33000 €},

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@online{suma,

title = {SuMA: Supervivencia de Redes MANET ante Incidentes de Seguridad},

year  = {2012},

date = {2012-01-01},

urldate = {2012-01-01},

number = {TEC2011-22579},

pages = {7},

institution = {Universidad de Granada},

organization = {MICINN},

series = {01/01/2012 a 31/12/2014},

note = {56.265,00 €},

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@online{p2p,

title = {Seguridad del entorno en redes Peer-to-Peer},

year  = {2009},

date = {2009-01-01},

urldate = {2009-01-01},

number = {TEC2008-06663-C03-02},

pages = {5},

institution = {Universidad de Granada y Universidad Politécnica de Cataluña},

organization = {MCI},

series = {01/01/2009 a 31/12/2011},

note = {56386 €},

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}

@online{albayzin,

title = {ALBAYZIN},

number = {TIC 91-1488-C06-05},

pages = {3},

institution = {Universidad de Granada, Univ. Politécnica de Valencia, Univ. Politécnica de Madrid, Univ. Autónoma de Barcelona y Univ. Politécnica de Cataluña},

organization = {CICYT},

series = {06/08/1991 a 06/08/1993},

note = {2600000 ptas, (15626,31 €)},

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@online{maverick,

title = {Ayuda del VI Programa Marco: MAVERICK: Multicast-voice over IP Secure Services in Active Networks},

number = {TIC2002-11450-E},

pages = {5},

institution = {Univ. Granada},

organization = {MCYT},

series = {12/09/2003 a 11/09/2004},

note = {2000 €},

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@online{bootes,

title = {BOOTES-IT: El Descubrimiento y Estudio de los Objetos más Lejanos del Universo con Instrumentación Robótica en el IR Cercano},

number = {AYA2002-0802},

pages = {24},

institution = {Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA), Univ. de Granada, Obs. Astronómico de Brera (Italia), Obs. Astronómico de Ondřejov (R.Checa), Inst. de Astrofísica de Canarias, Univ. de Valencia, INTA-LAEFF, Univ. de Alicante, Hubble Space Telescope Science Institute (Baltimore, EEUU), Univ. Técnica Checa, Institute of Geophysics & Planetary Physics, Univ. California (Los Ángeles, EEUU), Obs. Astronómico de Roma (Italia), Obs. Astronómico de la Univ. Estatal de Nikolaev (Ucrania)},

organization = {MCYT},

series = {01/10/2002 s 30/09/2004},

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}

@online{voz,

title = {Desarrollo de sistemas para codificación y reconocimiento de la voz},

number = {TIC 88-0774},

pages = {9},

institution = {Univ. Granada},

organization = {CICYT},

series = {01/01/1989 a 31/12/1991},

note = {20760000 ptas, (137247,12 €)},

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@online{multimodales,

title = {Interfaces Multimodales en Comunicaciones Hombre-Máquina},

number = {TIC 96-0956-C04-04},

pages = {11},

institution = {Universidad de Granada y Univ. de Vigo},

organization = {CICYT},

series = {01/08/1996 a 31/07/1999},

note = {14.500.000 ptas. (87146,76 €)},

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@online{gidre,

title = {Modelo de Arquitectura por Capas para la Detección Ubicua de Ataques y Respuesta},

number = {TSI2005-08145-C02-02},

pages = {5},

institution = {Universidad de Granada y esCERT (UPC)},

organization = {MCYT},

series = {31/12/2005 a 31/12/2008},

note = {60000 €},

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@online{novo,

title = {NoVo: Sistema Automático Basado en Reconocimiento de Voz para el Acceso Remoto a Noticias},

number = {TEL1999-0619},

pages = {5},

institution = {Univ. Granada},

organization = {CICYT},

series = {01/01/2000 a 31/12/2001},

note = {6.200.000 ptas (37262,75 €)},

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@online{csr,

title = {Reconocimiento de Voz Continua Mediante Técnicas MVQHMM y RNN},

number = {TIC 92-0662},

pages = {9},

institution = {Univ. Granada},

organization = {CICYT},

series = {05/06/1992 a 05/06/1995},

note = {7.601.000 ptas. (45682,93 €)},

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@online{red,

title = {RED (“Reaction Acter Detection” (colaboración/subcontratación UPM )},

number = {EUREKA-CELTIC (CP3-011)},

institution = {EADS, Thales, Alcatel-Lucent, France Telecom, Exaproyect, GET/ENST, TelIndus, GMV-SGI, UPM, UPV, Innovae, Telefónica I+D, Centre de Reserche Public Henri Tudor},

organization = {EUREKA-CELTIC (CP3-011)},

series = {01/01/2007 a 31/12/2007},

keywords = {},

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}

@online{redesactivas,

title = {Servicios Seguros de Multidifusión de Voz sobre IP en Redes Activas},

number = {TIC2002-02798},

pages = {6},

institution = {Univ. Granada},

organization = {MCYT},

series = {01/12/2002 a 30/12/2005},

note = {32000 €},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {online}

}