| dc.contributor.advisor |
Estrada Pico, Rebeca Leonor,, Director |
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| dc.contributor.author |
Vargas Orellana, Lourdes Jessenia |
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| dc.contributor.author |
Zambrano Figueroa, Diego Ismael |
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| dc.creator |
ESPOL |
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| dc.date.accessioned |
2023-09-26T18:38:47Z |
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| dc.date.available |
2023-09-26T18:38:47Z |
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| dc.date.issued |
2023 |
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| dc.identifier.citation |
Vargas Orellana, L. J. y Zambrano Figueroa, D. I. (2023). Diseño e implementación de una plataforma de monitoreo de red con notificaciones predictivas de vulnerabilidades, estado y rendimiento en redes. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC. . |
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| dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58170 |
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| dc.description |
Las amenazas cibernéticas y la gran demanda de conexiones de dispositivos a la red generan inestabilidad y vulnerabilidad en las infraestructuras de redes existentes. Esta situaciónplanteadesafíoscadavezmáscomplejosparalosadministradoresderedesen términos de gestión y protección. En este contexto, el presente proyecto se enfoca en la concepción y desarrollo de una plataforma de monitoreo de red utilizando los protocolos SSH (Intérprete de comandos Seguros) y SNMP (Protocolo simple de administración de red), así como técnicas de Aprendizaje de Máquina. El objetivo principal es mitigar problemas relacionados con la vulnerabilidad y el rendimiento de la red. Mediante el uso del protocolo SNMP, se obtiene información de dispositivos de red compatibles con dicho protocolo de comunicación utilizando las tablas de OIDs (Identificador de Objeto) estandarizadas, mientras que con las conexiones SSH se puede obtener más información de rendimiento en los enlaces inalámbricos de los enrutadores. Toda esta información se almacena en una base de datos MongoDB. La interfaz de usuario de la plataforma se ha diseñado utilizando la tecnología React, con un enfoque centrado en proporcionar una experiencia de usuario intuitiva para los administradores. La interfaz se divide en secciones que facilitan la gestión y visualización de datos, lo que permite una detección rápida de cualquier incidente en la red. Finalmente, se implementó una herramienta predictiva utilizando el modelo ARIMA para predecir el rendimiento futuro de la tasa de transferencia efectiva (throughput) en el ruteador, lo cual brinda al administrador la capacidad de anticipar y tomar medidas preventivas en función de las predicciones proporcionadas por la plataforma. |
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| dc.format |
application/pdf |
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| dc.format.extent |
99 páginas |
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| dc.language.iso |
spa |
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| dc.publisher |
ESPOL |
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| dc.rights |
openAccess |
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| dc.subject |
Machine Learning |
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| dc.subject |
SNMP |
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| dc.subject |
ARIMA |
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| dc.title |
Diseño e implementación de una plataforma de monitoreo de red con notificaciones predictivas de vulnerabilidades, estado y rendimiento en redes |
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| dc.type |
Ingeniero en Telemática |
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| dc.identifier.codigoespol |
T-113538 |
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| dc.description.city |
Guayaquil |
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| dc.description.degree |
Escuela Superior Politécnica del Litoral |
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| dc.identifier.codigoproyectointegrador |
INGE-2104 |
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| dc.description.abstractenglish |
Cyber threats and the high demand for device connections to the network create instability and vulnerability in existing network infrastructures. This situation portrays increasingly complex challenges for network administrators in terms of management and protection. In this context, the present project focuses on the conception and developmentofanetworkmonitoringplatformusingSSHandSNMPprotocols,aswellas MachineLearningtechniques.Themainobjectiveistomitigateissuesrelatedtonetwork vulnerability and performance. Through the use of SNMP, information is gathered from devicescompatiblewiththiscommunicationprotocol,usingstandardizedOIDtables,while SSH connections provide additional performance data for wireless links on routers. All this information is stored in a MongoDB database. The user interface of the platform has been designed using React technology, with a focus on providing an intuitive user experience for administrators. The interface is divided into sections that facilitate data management and visualization, allowing the rapid detection of any incidents on the network. Finally, a predictive tool was implemented using the ARIMA model to forecast thefutureperformanceoftherouter?sthroughput,enablingtheadministratortoanticipate and take preventive measures based on the predictions provided by the platform. |
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