La implementación de infraestructura del Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en ingles Internet of Things) en la agricultura ha crecido en los últimos años como una opción viable para poder optimizar los recursos del cultivo. Mientras crece la popularidad de estos sistemas, también se vuelve popular explotar las vulnerabilidades de estos sistemas para extraer o modificar la información recolectada. En el presente proyecto se busca mejorar la infraestructura IoT para agricultura Prevención y Restricción de Intrusos que sea capaz de tomar acciones contra tráfico malicioso detectado al implementar la automatización de la actualización de los datos los cuales son alimentados al modelo de aprendizaje automático que detecta anomalías en los datos. Finalmente, para cumplir con los objetivos propuestos se realizó un programa en Python. Este programa, mediante el análisis de tráfico de red, es capaz de realizar bloqueo de paquetes detectados como maliciosos. También se desarrolló un programa en Python que actualice los datos para el modelo de anomalías. Este último programa se ejecutaría automáticamente de forma periódica mediante la configuración de un crontab.