Trabajos de fin de máster (TFM)

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Análisis del ransomware Ryuk, impacto en los sistemas afectados y técnicas API Hooking y de aprendizaje automático como medidas de mitigación ante el ransomware
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2022-10-05) Santamaría Claro, Héctor; Robles Gómez, Antonio
La amenaza del ransomware se ha convertido en los últimos años en motivo de preocupación para empresas y usuarios. Algunos ataques han implicado costes millonarios, así como pérdida de información valiosa. Este trabajo se centra en el ransomware y en las particularidades que giran en torno a este tipo de software malicioso, poniendo el foco en Ryuk, ransomware muy sofisticado que comparte características comunes con otros programas utilizados con los mismos fines. Primeramente, se exponen de forma breve ciertos métodos que los ciberdelincuentes llevan a cabo para ocultar y distribuir malware mostrando ejemplos de su implementación. Después de esto, comienza un análisis riguroso de una muestra de Ryuk: estático, dinámico y de código; se recopila información que revela la forma de interactuar con el sistema operativo, el movimiento lateral o propagación y el cifrado de archivos. Aprovechando las averiguaciones con respecto a las capacidades criptográficas de la muestra analizada y otros tipos de ransomware, se crea un programa capaz de monitorizar los procesos del sistema mediante API Hooking. Este desarrollo puede detectar procesos que realicen llamadas a determinadas funciones de Windows para bloquearlos, extraer información relevante para un analista o recuperar, en algunas implementaciones, las contraseñas de cifrado generadas. Finalmente, se realiza un estudio sobre la generación de modelos predictivos para detectar ransomware mediante dos algoritmos de aprendizaje automático, proveyéndose de características estáticas comunes a cualquier fichero Portable Ejecutable.
Análisis forense de dispositivos deportivos
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática, 2022-10-03) Donaire Calleja, Pablo; Robles Gómez, Antonio; Tobarra Abad, María de los Llanos
El sector de los dispositivos móviles está en continuo auge, y más en especial en los denominados wearables o, buscando una traducción valida, la tecnología vestible. Este tipo de dispositivos han pasado a ser un elemento común en el día a día de todos, aceptando de forma inconsciente la recopilación continua de información sobre nuestros hábitos y ubicaciones. Este trabajo trata de mostrar en primer lugar el escollo que han encontrado los equipos de análisis forense en este sector, ya que la falta de estándares y el uso de formatos comerciales privados, hace prácticamente imposible que un forense digital pueda especializarse plenamente en el sector. Pese a que se han intentado realizar estudios y buscar procedimientos comunes para actuar ante estos aparatos, aún queda mucho camino por recorrer hasta llegar a un formato común y válido. La idea de este proyecto es realizar un análisis forense completo de uno de estos dispositivos que se puede encontrar actualmente en el mercado, siguiendo unos procedimientos clásicos estandarizados y claramente detallados, permitiendo al lector emular cada una de las acciones realizadas que aquí se exponen. Por último, se expondrán unas conclusiones que muestran como las compañías cada vez toman más en consideración la privacidad del usuario de cara a evitar fugas de información no deseadas y se ofrecerán unas pequeñas recomendaciones de seguridad que los portadores de estos aparatos deberían seguir en la medida de lo posible.
Análisis forense de dispositivos electrónicos inteligentes de rastreo de actividad o fitness (wearables)
(2021-07-01) Quintana Pajuelo, Ricardo; Tobarra Abad, María de los Llanos
Un dispositivo electrónico de rastreo de actividad o fitness es un dispositivo portátil del Internet de las Cosas (IoT 1) que recopila datos biométricos sobre la salud del usuario tales como la distancia realizada, los ritmos del sueño, las calorías consumidas o los ritmos de los latidos del corazón entre otras muchas cosas. En este trabajo, los dispositivos usados están conectados mediante Bluetooth a un teléfono móvil, y teniendo en cuenta que entre los 5 principales fabricantes en el mercado mundial de rastreadores de actividad física se encuentran Xiaomi y Fitbit ocupando la segunda y quinta plaza respectivamente [1], como dispositivos de estudio se ha decidido escoger la Xiaomi Mi Band 2 y la Fitbit Charge 2. Los datos del usuario generados por cada rastreador se sincronizan con el teléfono móvil, donde cada fabricante posee una aplicación móvil para interpretar y visualizar los datos obtenidos. Esta gran cantidad de datos proporcionados por los rastreadores de actividad del usuario se pueden utilizar en investigaciones forenses digitales, pues el estudio forense de las bandas de fitness se ha vuelto más importante a medida que ha aumentado el uso de dispositivos portátiles. Debido al auge y al aumento del uso de dispositivos electrónicos inteligentes de rastreadores de actividad o fitness, los investigadores de análisis forense se han visto en la necesidad de, ante el gran volumen de datos proporcionados por estos dispositivos, estudiarlos para simplificar y acortar el proceso de investigación, aumentando su conocimiento sobre cómo seleccionar e interpretar los datos de estos dispositivos, pudiéndose utilizar en las investigaciones forenses digitales. Todos estos datos obtenidos por el dispositivo de rastreo de actividad o fitness pueden desempeñar un papel importante a la hora de validar o no el testimonio de un sospechoso. Sin embargo, se han realizado pocos estudios sobre estos dispositivos de rastreo de fitness en relación con su importancia como fuente de evidencia digital. En este TFM se intentarán definir los aspectos generales que un investigador forense debe conocer sobre el análisis de rastreadores de actividad o fitness.
Análisis forense de imágenes y vídeos manipulados (Deepfake)
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2022-10-03) Martín Castaño, Azucena; Llanos Tobarra Abad, María de los; Robles Gómez, Antonio
Vivimos en una era donde el tiempo es oro. La sociedad ha creado la necesidad de estar informada de cualquier acontecimiento al segundo en el que se produce un evento Además, se espera, sobre todo dentro del ámbito de las redes sociales, que un líder político o personaje público influyente, se manifieste y de su opinión o versión sobre lo que está pasando o sobre lo que piensa al respecto. Esta urgencia, es la que lleva la mayoría de los consumidores, a dar por válidas las imágenes que están visualizando en sus pantallas. Olvidando el hecho de que, entre otras cosas, el abaratamiento de la tecnología y la Inteligencia Artificial, conllevan a que cada vez es más sencillo falsificar un vídeo o una imagen. En los últimos años han proliferado aplicaciones, cada vez más versátiles y aptas para un público no profesional, capaces de falsificar un vídeo con bastante calidad si se le dedica un tiempo al aprendizaje. Este hecho, no pasa inadvertido para aquellos que, por diversos motivos, quiere extender un bulo. Así pues, cada vez es más necesario contar con tecnología y métodos que ayuden en la labor de verificación de las imágenes. Este trabajo pretende realizar un repaso sobre las manipulaciones más frecuentes y presentar las principales técnicas de comprobación.
Análisis forense de imágenes y vídeos manipulados (deepfake)
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática, 2022-10-03) Falcón López, Sergio Adrián; Tobarra Abad, María de los Llanos; Robles Gómez, Antonio
El contenido de este trabajo consiste en realizar un estudio de las técnicas de generación y detección de deepfake existentes, sobre archivos multimedia de imagen y vídeo. En primer lugar se comienza por la búsqueda de noticias en las que estos deepfakes han tenido una destacada repercusión, así como su aparición e influencia en redes sociales y la vida cotidiana para continuar con el análisis de aquellos métodos utilizados para la creación de contenido deepfake. Una vez estudiadas las diferentes técnicas de generación se procederá a la creación de un pequeño repositorio de imágenes y vídeos deepfake, en el que se incluirán también algunos archivos con contenido real. A continuación se estudian las técnicas de detección de manipulaciones tradicionales y se buscan herramientas disponibles que sean capaces de aplicar dichas técnicas, para posteriormente enfrentarlas a los ficheros del repositorio creado previamente, con la finalidad de analizar si las técnicas tradicionales son de utilidad, para conseguir la detección de anomalías en ficheros multimedia de imágenes y vídeos, generados con las técnicas de deepfake. Después de estudiar las técnicas convencionales se continúa con el estudio de aquellas técnicas de detección de manipulaciones especializadas en deepfake y se realiza una búsqueda de aquellas utilidades que implementen dichas técnicas especializadas, para poder aplicarlas también sobre nuestro repositorio. Una vez concluido el estudio de todas las técnicas y todas las pruebas realizadas sobre el repositorio, se realiza una comparativa entre las técnicas tradicionales y las especializadas en deepfake. Por último se desarrolla una pequeña metodología con una serie de consejos, frutos de la experiencia obtenida en la realización de este trabajo, que están orientados a ser una guía para el analista forense, a la hora de enfrentarse a la detección de anomalías en el análisis de vídeos e imágenes que podrían haber sido manipuladas o generadas mediante técnicas específicas de deepfake.
Análisis Forense de un altavoz inteligente Alexa Echo Show
(2021-10-01) García González, Diego José; Tobarra Abad, María de los Llanos
El presente documento refleja el análisis forense de un dispositivo IoT como es el altavoz inteligente Alexa cuyos datos están alojados en la nube. A lo largo del trabajo se detalla el proceso de extracción de datos que pueden llegar a convertirse en evidencias en una actuación pericial que puede venir derivada de una investigación judicial previa. Las principales fuentes de información utilizadas para la recolección de información forense han sido las interfaces gráficas de las aplicaciones de referencia de Alexa para la preparación del análisis y descubrimiento de las APIs y, sobre todo, las propias APIs que suministran la gran mayoría de los datos que puedan ser relevantes en una investigación como las antes mencionadas. Estas APIs se detallan a lo largo del documento con indicaciones sobre su utilidad, los datos que son necesarios para su correcto funcionamiento y los datos que suministran dentro de ficheros en formato JSON.
Análisis forense de una APT
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2022) Ramos García, Jesús; Llanos Tobarra Abad, María de los; Robles Gómez, Antonio
Desde 2004, Mandiant ha examinado problemas de seguridad informática en muchas organizaciones de todo el mundo. La mayoría de estas infracciones de seguridad se deben a actores de amenazas avanzadas denominados Advanced Persistent Threat (APT), amenaza permanente avanzada, en español. Los datos que han sido analizados durante cientos de investigaciones nos convencen de que los grupos que realizan estas actividades se realizan en China. En cuanto a la descripción del trabajo realizado, existe un APT conocido como "APT1", y es uno de más de 20 grupos APT con orígenes en China. APT1 es una organización única de atacantes que ha llevado a cabo una campaña de ciberespionaje contra muchas víctimas desde por lo menos 2006. Según las observaciones, es uno de los grupos de espionaje cibernético con más éxito en términos de la gran cantidad de información robada. Aunque la visibilidad de las actividades de APT1 no es completa, han sido analizadas las intrusiones del grupo contra más o menos 150 víctimas durante siete años. Fue descubierta una gran cantidad de la infraestructura de ataque de APT1 (herramientas, tácticas y procedimientos). Creemos que APT1 es capaz de emprender una campaña de ciberespionaje de muy larga duración. En gran parte porque recibe apoyo directo del gobierno. Al tratar de identificar la organización detrás de esta actividad, la investigación encontró que la Unidad 61398 del Ejército Popular de Liberación (EPL) es similar a APT1 en su misión, capacidades y recursos. La Unidad PLA 61398 también está precisamente en la misma área desde la que parece originarse la actividad APT1. La unidad 61398 está situada en Datong Road (大同路) en Gaoqiaozhen (高桥镇), que se encuentra en Pudong (浦东新区) de Shanghai (上海). El edificio principal de esta infraestructura es una instalación de 130,663 pies cuadrados con 12 pisos de altura y fue construido a principios de 2007. En cuanto a la descripción del trabajo realizado, es un trabajo de análisis y de aplicación de una serie de aspectos relacionados con el APT1, abarcando tanto aspectos teóricos como prácticos. Dichos aspectos se explicarán de forma ordenada a lo largo de esta memoria, dividida en bloques bastante diferenciados entre sí y con temas muy concretos explicados en dichos bloques.
Análisis forense en entornos Android orientado a la adquisición de inteligencia
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2022) Sevilla Sánchez, Jesús; Llanos Tobarra Abad, María de los; Robles Gómez, Antonio
El presente trabajo de fin de master constituye una extensión de la asignatura Análisis Forense, focalizado en los dispositivos móviles que montan sistemas operativos Android. Por un lado, se mostrarán los fundamentos teóricos que conforman este tipo de análisis forense digital, desde la importancia que en nuestras vidas juegan estos dispositivos, hasta comprender la necesidad de un análisis forense en este ámbito, junto con ello, las diversas fases, técnicas y procedimientos que caracterizan estas actividades forenses. Por otro lado, se materializarán una serie de talleres de prácticas, buscando, no solo una muestra real de este tipo de análisis, sino una herramienta en sí misma, con el objeto de formar a cierto personal en esta disciplina, con un nivel de detalle que, partiendo del material y formación previa por parte del alumno, alcanza la propia resolución del profesorado. A lo largo del presente proyecto, se han marcado una serie de objetivos, basados en la formación en la ciencia forense sobre dispositivos móviles, así como la conformación de una serie de talleres de prácticas. Su cumplimiento ha sido viable a través de unas bases teóricas que sostienen este tipo de ciencia forense, desde el conocimiento de las bases de un sistema operativo Android, hasta el paso por una serie de buenas prácticas sobre acciones forense en estos dispositivos. Junto con lo anterior la materialización/ejemplo de acción forense sobre sistemas Android, lo cual no solo refuerza, sino que demuestra los retos que supone “enfrentarse” a este tipo de dispositivos/sistemas operativos asociados.
Anonimato y Pentesting con Raspberry Pi
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2021-07-01) Martínez Luengo, Daniel; Robles Gómez, Antonio; Romero Hortelano, Miguel
Este trabajo se compone de varias partes. La principal se trata de configurar un dispositivo de bolsillo tipo Raspberry Pi en modo routing de tal manera que nos permita conectarnos a Internet de forma anónima a través de la red Tor (The Onion Router). Esto es útil para poder navegar por Internet en países con fuertes medidas restrictivas de libertad de expresión (censura). Como objetivos secundarios, nos centraremos en probar si existe el anonimato al utilizar la red Tor con otros servicios diferentes a los que se usan en visitas a páginas Web como pueden ser FTP, TELNET, etc. Para ello, crearemos varios laboratorios en un entorno controlado empleando herramientas de escaneo y enumeración de puertos y servicios y herramientas de monitorización de dichos escáneres. También, usaremos el router para acceder a la Dark Web y visitar distintas páginas.
Aplicación del machine learning en la detección de intrusiones para ciberseguridad
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2024-12) Moreno Ruiz, José; Robles Gómez, Antonio; Tobarra Abad, María de los Llanos
Este proyecto de investigación se centra en los desafíos que han surgido con el avance de la tecnología y las implicaciones que esto tiene para la ciberseguridad. A medida que las amenazas evolucionan y se vuelven más sofisticadas, los sistemas de detección tradicionales, como los antivirus, se han vuelto inadecuados, ya que las tecnologías tradicionales de detección no son efectivas para identificar estas amenazas emergentes. En respuesta a esto, el presente trabajo propone el uso de algoritmos de machine learning para mejorar la detección de dichas amenazas, empleando técnicas que permitan anticipar la naturaleza de los archivos y enfrentar de manera más efectiva las amenazas actuales y futuras. En este trabajo se van a implementar diferentes algoritmos de machine learning de filosofías diferentes, optimizándolos de tal forma que sean capaces de predecir la posible naturaleza del tráfico de una red. Para que estos algoritmos funcionen, necesitan nutrirse de datos preexistentes que les ayuden a predecir nuevas intrusiones. Existen varias bases de datos con cientos de miles de registros que sirven para entrenar a estos modelos. Una de estas bases de datos se usará para el entrenamiento de estos algoritmos. Después, se compararán los resultados obtenidos de cada modelo, comparándolos entre sí para encontrar cual de ellos es el más eficaz a la hora de detectar intrusiones.
Automatización de la adquisición de evidencias para el análisis forense: un enfoque práctico
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática, 2022-07) García Fernández, David; Tobarra Abad, María de los Llanos; Robles Gómez, Antonio
El objetivo principal del proyecto es investigar, dentro del marco del análisis forense, la posibilidad de adquirir evidencias de forma automática y remota, con especial énfasis en la adquisición de memoria. Esta capacidad de adquisición automatizada y en remoto sería realmente interesante para compañías con redes extensas y/o diversas sedes al permitir delegar y centralizar la tarea de adquisición en un único punto de su estructura, al tiempo que supondría un ahorro de costes en tiempo y desplazamientos. A este tipo de redes distribuidas habría que añadir también el efecto del aumento del teletrabajo. Cada vez más empleados trabajan desde su casa, en algunos casos todos los días, o más habitualmente en esquemas de trabajo híbridos que combinan días en la oficina con días de teletrabajo. En estos casos se vuelve a poner de relevancia la conveniencia de disponer de la capacidad de adquisición remota y automatizada. Para alcanzar la automatización se utilizarán herramientas de automatización para la administración de sistemas ya existentes en el mercado. Entre las alternativas disponibles, Ansible será la opción elegida. Las razones para su elección incluyen entre otros puntos: Su condición de software de código abierto, la extensa comunidad que da soporte tanto a la herramienta, como a la documentación disponible, y su propuesta sin agentes en los endpoints, lo que minimiza la configuración previa que estos necesitan. La adquisición se realizará también utilizando herramientas ya existentes y probadas. Estas herramientas deben mantener el valor probatorio de las evidencias que se adquieran. Se buscarán aquellas más convenientes entre las disponibles dependiendo del tipo de evidencia a adquirir y del sistema operativo del endpoint. Por ejemplo, para la adquisición de memoria se experimentarán las opciones de LiME para sistemas Linux y WinPmem en el caso de sistemas Windows, mientras que para la adquisición de información del sistema de archivos en Linux se explorará la alternativa de Sleuthkit. Esta investigación se realizará utilizando una única máquina física, sobre la que se habilitará un laboratorio basado en una red virtual creada con Virtual Box. En dicha red virtual se incluirán tanto la máquina desde la que se quieren automatizar las adquisiciones como los endpoints de los que se quiere recuperar evidencias. El grupo de endpoints se conformará por diferentes máquinas con diferentes sistemas operativos, y diferentes versiones de los mismos, con el objetivo de analizar la viabilidad de la adquisición en diferentes escenarios, ya que se entiende que las redes distribuidas descritas al principio de este resumen no son homogéneas en el mundo real.
Certificación de Firma Electrónica Manuscrita en proceso judicial
(2025-10-09) Viera Godoy, José María; Tobarra Abad, María de los Llanos
Estudio de amenazas de seguridad en una arquitectura SDN y la implementación de una solución para detectarlas y mitigarlas
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática, 2023-07-03) Carrillo Guevara, César; Robles Gómez, Antonio; Romero Hortelano, Miguel
Las redes definidas por software, o también conocidas por su acrónico SDN, son una tecnología emergente y relativamente nueva que aporta un paradigma y un diseño diferente al conocido en las redes tradicionales, siendo su principal característica lo altamente programables que pueden llegar a ser. Dentro de su arquitectura, su elemento principal es el controlador encargado de brindar la inteligencia necesaria a la red, por lo tanto, es considerado un punto único de fallo. Al ser una tecnología moderna que sigue en constante evolución y crecimiento, muchas investigaciones indican que se ha enfocado mucho en el diseño y la funcionalidad de este nuevo modelo de arquitectura de red, y se ha dejado un poco de lado el aspecto de la seguridad, el cual es un factor muy importante para tomar en cuenta vista la naturaleza inherente de una SDN. En este proyecto se realiza un estudio inicial de la arquitectura de una SDN, sus elementos y sus principales características, se elige un controlador para ser implementado en un entorno virtualizado, concretamente se elige el controlador de ONOS; luego se realiza sobre esta arquitectura un pentesting, con el objetivo de estudiar y analizar las vulnerabilidades y las principales amenazas de seguridad; finalmente se plantea un plan de mitigación y se estudian diversas soluciones que permitan detectar y mitigar las amenazas de seguridad identificadas, para implementarla dentro del entorno virtualizado y poder discernir si efectivamente la solución elegida se adapta bien a las necesidades de seguridad; concretamente se implementa el SIEM de Wazuh que presenta muchas característica interesante que pueden ayudar a mitigar las amenazas dentro de la arquitectura SDN. En el proceso de estudio y análisis de amenazas se ejecutan diversas metodologías que permiten aplicar mejores prácticas para analizar, testear y encontrar una solución de seguridad de tipo open source que se adapte lo mejor posible a la arquitectura SDN virtualizada. Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones del estudio realizado en base a los resultados obtenidos.
Generación y detección de deepfakes en archivos de audio
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). E.T.S. de Ingeniería Informática, 2025-07) Téllez Rodríguez, Álvaro; Robles Gómez, Antonio
La inteligencia artificial generativa ofrece la posibilidad de generar textos o archivos de imagen, vídeo o audio, con una gran calidad, y de forma cada vez más sencilla. Esto ha democratizado su uso, y a día de hoy, gran cantidad de gente usa a diario estas tecnologías como ayuda a tareas cotidianas, ya sean personales o profesionales. Sin embargo, también han proliferado los malos usos que se dan a estas tecnologías, permitiendo que sea bastante fácil generar material con el objetivo de crear un impacto negativo en la reputación de individuos, influir en la opinión pública, generar material de carácter sexual falso con la cara de personas conocidas, o estafar a gente impersonando a amigos o familiares de la posible víctima. Puesto que la calidad de los contenidos generados es bastante buena, muchas veces no es sencillo detectar que se trata de contenido falso, y los consumidores no intencionados de este material pueden verse influenciados por los mismos. En la actualidad aún no se dispone de muchas herramientas de detección de este tipo de contenidos falsos, y las que existen son de pago o no están integradas en las aplicaciones que la gente usa habitualmente. Es por ello que la gente actualmente no dispone de mecanismos adecuados para poder defenderse de estos contenidos con propósitos maliciosos. Debido a ello, es necesario trabajar en el desarrollo de nuevas herramientas que puedan llegar a ayudar a los usuarios en la detección rápida de contenidos falsos, para que así puedan evitar ser engañados por dichos contenidos.
Huella digital: enemiga de la privacidad y aliada del Big Data o las ciberinvestigaciones
(2021-06-01) Ballester de Torres, Vicente José; Tobarra Abad, María de los Llanos
La huella digital del dispositivo es una recopilación sistemática de información sobre un determinado dispositivo remoto con el objetivo de identificarlo, singularizarlo y, de esa forma, poder hacer un seguimiento de la actividad del usuario del mismo con el propósito de perfilarlo. Cabe destacar la diferencia entre “huella digital” (fingerprinting) y el seguimiento de huellas (footprinting). Mientras que el primero es un conjunto de datos extraídos del terminal del usuario que permiten individualizar de forma unívoca dicho terminal; el segundo es el uso de técnicas de recopilación de información en base a un sistema concreto combinando las fuentes de datos abiertas y herramientas de escaneo. Luego en la huella digital los datos son logrados directamente del dispositivo y en el footprinting acudimos en su gran mayoría a datos almacenados por terceros de nuestro dispositivo. Es frecuente que sea difícil diferenciar ambos conceptos ya que en muchos casos se comparten técnicas y herramientas con un propósito muy similar. El uso de la huella digital siempre se ha asociado a cuestiones como las campañas de marketing en sitios web, el seguimiento de los visitantes y la seguridad de acceso a medios online. Sin embargo, también puede usarse como un mecanismo de identificación de un usuario más completo que su simple dirección IP en aquellos casos forenses vinculados con redes e Internet. En este trabajo se enumerarán las huellas remotas que dejan los dispositivos en sus conexiones. Se identificarán los posibles métodos de obtención de la huella digital y se realizarán pruebas sobre los mismos para extraer conclusiones. También se enumerarán e identificarán técnicas de ofuscación que permitan ocultar las huellas remotas o que impidan la toma de una huella digital. Se encontrarán técnicas de footprinting que sean complementarias para ampliar la información a través de fuentes abiertas, y se mostrarán las posibles huellas que puedan quedar en los documentos. Se hará un análisis de las principales leyes y normas vigentes en España que regulan estas huellas, y finalmente se propondrá un proyecto para la toma de huella digital.
RuralShield AI Sistema IDS adaptativo para Entornos Rurales Inteligentes
(2025-10-01) Lledó Rovira, Pablo; Tobarra Abad, María de los Llanos
El entorno rural está viviendo una transformación profunda gracias a la incorporación de nuevas tecnologías que permiten mejorar la conectividad y optimizar procesos, especialmente gracias al auge de los dispositivos IoT/IIoT, de ahí la denominación de Smart Rural. Este proceso de digitalización aporta muchas ventajas, pero también introduce nuevas vulnerabilidades y problemas asociados, de ahí que no estén exentos de uno de los principales retos a los que nos enfrentamos hoy en día, la ciberseguridad. El objetivo de este trabajo consiste en abordar esta problemática desarrollando y evaluando RuralShield AI, un IDS adaptativo basado en Deep Learning para analizar tráfico de red en tiempo real y detectar intrusiones en los entornos Smart Rural. La metodología combina el uso de un dataset público como base con la generación de tráfico IoT/IIoT sintético en un simulador de redes, el preprocesamiento de flujos de red, el entrenamiento supervisado de modelos CNN y MLP, la evaluación del rendimiento y su integración en el IDS, desplegado mediante contenedores Docker. Los modelos obtenidos alcanzaron tasas de precisión elevadas y bajos niveles de falsos positivos, demostrando su eficacia frente a los tipos de ataques más representativos del entorno IoT. Además, el proyecto se plantea como una guía metodológica para el reentrenamiento y actualización de modelos, ofreciendo un sistema adaptable frente a las nuevas amenazas de los entornos IoT rurales.
Seguridad en nubes privadas basadas en OpenStack
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2021-03-08) Blázquez Málaga, Eduardo; Robles Gómez, Antonio; Sancristóbal Ruiz, Elio
El uso de sistemas de virtualización basados en nube es cada vez más común tanto en la variante pública como privada, siendo para este último caso OpenStack el sistema de software libre más utilizado. En el ámbito de la seguridad no existe mucha literatura acerca de nubes privadas ya que la información disponible está más orientada a nubes públicas, especialmente en materias de configuración y servicios disponibles en la plataforma, obviando su infraestructura al asumir que ésta es completamente segura. En este trabajo se realizará un análisis de una instalación de referencia de OpenStack, utilizando como foco principal el propio sistema de nube en lugar de los recursos que éste provee. El objetivo será tratar de definir una posible metodología para un analista de seguridad que deba llevar a cabo una auditoría en un entorno de estas características, así como de proporcionar una mayor visión de posibles amenazas a un operador responsable de la seguridad de este tipo de nubes. En primer lugar se darán unos conceptos básicos acerca de la arquitectura de una nube OpenStack, detalles del entorno de laboratorio desplegado para la realización de pruebas, y una serie de consideraciones de seguridad iniciales con las fortalezas y debilidades de los entornos de nube. Tras esto se indicarán una serie de acciones iniciales de enumeración para llevar a cabo durante una auditoría desde diferentes puntos de vista de la infraestructura y niveles de acceso, y se estudiarán posibles ataques siguiendo esta misma organización. Posteriormente se proporcionará un diagrama con una posible secuencia de intrusión completa, partiendo de una máquina virtual servida por la nube y llegando hasta el nodo utilizado para el despliegue de la misma, desde el que sería posible controlar la infraestructura al completo. Se observará que para el entorno analizado es posible ganar acceso en ciertas circunstancias al sistema de gestión de la nube y realizar movimientos laterales en la infraestructura, pero que existe cierta dificultad para acceder a esta última disponiendo de acceso al sistema de gestión. Finalmente se facilitará una serie de indicaciones para protegerse de los ataques descritos, y se recomendarán ciertas acciones a llevar a cabo en caso que el sistema de nube haya sido comprometido por un atacante.
Sistema de autopreservación y adquisición de evidencias sobre máquinas virtuales
(2021-10-01) Quintana Pajuelo, Alejandro; Tobarra Abad, María de los Llanos
Este trabajo final de máster trata del desarrollo de una herramienta software para preservar y adquirir evidencias. La fase de adquisición de evidencias es un proceso de tareas repetitivas que se podrían automatizar, y lo que se pretende es optimizar el tiempo de preservar y adquirir evidencias, con la automatización de las mismas, para así poder dedicar más tiempo a la fase de análisis. El software está basado en la automatización de procesos según buenas prácticas descritas en “RFC3227-Guidelines for Evidence Collection and Archiving”, y permite adquirir evidencias sobre las distintas máquinas virtuales, que según su estado lo realizará de la manera adecuada para ello.
Uso de algoritmos de machine learning para la detección de archivos malware
(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Sistemas de Comunicación y Control, 2022-06-23) Sanz García, Sergio; Robles Gómez, Antonio
El siguiente proyecto de investigación aborda los problemas surgidos con el avance tecnológico y las consecuencias que ello provoca en la ciberseguridad. Con futuras amenazas cada vez más modernas, los actuales sistemas de detección como son los antivirus se encuentras obsoletos debido a que su tecnología en la detección de firmas no es eficaz a la hora de detectar estas nuevas amenazas. Para ello este proyecto de investigación abre la puerta al uso de algoritmos de machine learning para la detección de estas amenazas utilizando algoritmos que sean capaces de predecir la naturaleza de las archivos y así hacer frente a las nuevas y futuras amenazas. En este proyecto se implementará varios desarrollos de algoritmos de machine learning, que sean capaces de predecir la naturaleza de un archivo dado, para ello se ha utilizado las características PE de los archivos ejecutables para generar una base de datos rica en features que nos servirá para el desarrollo de los modelos de los algoritmos. En segundo lugar se utilizara las características almacenadas en la base de datos para generar modelos predictivos acorde con unos parámetros que se irán reajustando hasta obtener los resultados más óptimos en cada modelo. En tercer lugar, se compararán los resultados obtenidos de los modelos para concluir cual de los algoritmos utilizados es el más efectivo para el problema propuesto en estainvestigación. Para finalizar se implementará un servicio web que permita realizar pruebas de manera online a los modelos generados por los diferentes algoritmos, unido a la implementación de funcionales extras como puede ser la impresión de los informes de clasificación de cada modelo.

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